基于改进QPSO算法优化SVR的上证指数预测

发布时间：2017-07-18 00:18

  本文关键词：基于改进QPSO算法优化SVR的上证指数预测

  更多相关文章： 回归型支持向量机 上证指数 粒子群算法 量子粒子群算法 参数优化 预测模型

【摘要】：研究证券指数预测问题,证券指数变化具有时变性、不确定性、非线性等特点,传统的线性预测方法无法正确反映证券指数的变化规律,且神经网络存在局部极小值、过拟合、泛化能力不强等缺陷,预测精度比较低。为了提高证券指数的预测精度,提出了一种利用改进量子粒子群(QPSO)算法优化SVR的证券指数预测方法(改进的QPSO-SVR)。首先采用改进的QPSO算法优化SVR的参数,然后将优化后的SVR对证券指数的非线性变化规律进行建模。最后选取2002年10月18日到2004年1月9日上证指数的历史相关数据进行实验。实验结果表明,采用改进的QPSO-SVR提高了证券指数的预测精度,减少了预测误差。预测结果能够为股票投资者提供有价值的参考意见。
【作者单位】： 贵州师范大学数学与计算机科学学院;贵州师范大学多媒体CAI所;
【关键词】： 回归型支持向量机 上证指数 粒子群算法 量子粒子群算法 参数优化 预测模型
【基金】：国家自然科学基金项目(41161065) 贵州省省长基金项目(黔省专合字(2009)115) 贵州省科技创新人才团队(黔科合人才团队(2012)4009)
【分类号】：F832.51;TP301.6
【正文快照】： 1引言证券市场是金融市场的重要组成部分,具有高风险、高回报等特性,证券指数的预测受到人们的密切关注。证券市场受到政治、经济企业自身效益和投资者心理等因素的影响,是一个复杂的非线性动态系统。近年来,很多学者对证券指数的预测进行了研究,先后提出了多种预测方法。传

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本文编号：555242