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基于PCA-FOA-SVR的股票价格预测研究

发布时间:2017-07-29 06:03

  本文关键词:基于PCA-FOA-SVR的股票价格预测研究


  更多相关文章: 主成分分析 支持向量回归机 果蝇优化算法 股票价格预测


【摘要】:研究股票价格预测问题,针对影响股票价格因素多存在数据冗余,传统方法无法消除数据冗余,准确稳定预测股价非线性变化.为提高预测精度,在传统的支持向量机回归(Support vector regression,SVR)方法的基础上引入主成分分析(Principal component analysis,PCA)和果蝇算法(Fruit fly optimization algorithm,FOA),提出了一种PCA-FOA-SVR的股票价格预测方法.首先利用PCA对影响股票价格的因素进行分析降维,消除冗余信息,然后用果蝇算法优化SVR的参数,利用优化后的SVR对非线性变化的股票价格建模预测.最后利用PCA-FOA-SVR模型对宁沪高速(600377)股票价格数据进行仿真实验.实验结果表明:与传统的BP和SVR相比,PCA-FOASVR模型在股票价格预测中进一步减小了预测误差,有更高的预测精度,是一种有效可行的股票价格预测方法.
【作者单位】: 浙江工业大学计算机科学与技术学院;
【关键词】主成分分析 支持向量回归机 果蝇优化算法 股票价格预测
【基金】:国家自然科学专项基金项目(61340058) 浙江省自然科学基金重点项目(LZ14F020001)
【分类号】:F830.91;TP18
【正文快照】: 股票市场价格是反映经济动向的晴雨表,对股票价格的准确预测可以引导市场平稳运行,降低风险,也可以使投资者最大限度地规避风险,做出正确的投资策略,获得最大收益.由于受到政治、经济和社会等各种因素的综合影响,股票价格波动大,变化异常复杂,因此准确把握股票价格的运行态势

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本文编号:587703

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