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STATISTICS & INFORMATION TRIBUNE
2010年
10期
45-48
,共4页
支持向量机%遗传算法%多项式光滑%汇率预测
支持嚮量機%遺傳算法%多項式光滑%彙率預測
지지향량궤%유전산법%다항식광활%회솔예측
基于金融时间序列的近期数据对未来的影响会大于早期数据,对应用于金融时间序列预测的支持向量机方法进行改进,给出了不等权重支持向量机方法(USVM)及其多项式光滑化处理.将不等权重支持向量机方法应用于训练样本集的子集确定预测模型,实证分析表明USVM算法预测是有效的.
基于金融時間序列的近期數據對未來的影響會大于早期數據,對應用于金融時間序列預測的支持嚮量機方法進行改進,給齣瞭不等權重支持嚮量機方法(USVM)及其多項式光滑化處理.將不等權重支持嚮量機方法應用于訓練樣本集的子集確定預測模型,實證分析錶明USVM算法預測是有效的.
기우금융시간서렬적근기수거대미래적영향회대우조기수거,대응용우금융시간서렬예측적지지향량궤방법진행개진,급출료불등권중지지향량궤방법(USVM)급기다항식광활화처리.장불등권중지지향량궤방법응용우훈련양본집적자집학정예측모형,실증분석표명USVM산법예측시유효적.
