科技通报
科技通報
과기통보
BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2013年
4期
152-154
,共3页
K-均值聚类%遗传模糊算法%股票价格%MAPE
K-均值聚類%遺傳模糊算法%股票價格%MAPE
K-균치취류%유전모호산법%고표개격%MAPE
本文提出一种基于遗传模糊算法和K-均值聚类算法的股价预测专家系统.首先使用逐步回归分析确定哪些因素最影响股票价格,然后利用K-均值聚类算法将数据进行分类,最后利用模糊遗传算法预测股票价格.本文以IBM和DELL公司的股票为实验对象.实验结果表明,该方法的预测精度优于隐马尔科夫算法和人工神经网络算法.该方法为股票价格预测提供有力参考.
本文提齣一種基于遺傳模糊算法和K-均值聚類算法的股價預測專傢繫統.首先使用逐步迴歸分析確定哪些因素最影響股票價格,然後利用K-均值聚類算法將數據進行分類,最後利用模糊遺傳算法預測股票價格.本文以IBM和DELL公司的股票為實驗對象.實驗結果錶明,該方法的預測精度優于隱馬爾科伕算法和人工神經網絡算法.該方法為股票價格預測提供有力參攷.
본문제출일충기우유전모호산법화K-균치취류산법적고개예측전가계통.수선사용축보회귀분석학정나사인소최영향고표개격,연후이용K-균치취류산법장수거진행분류,최후이용모호유전산법예측고표개격.본문이IBM화DELL공사적고표위실험대상.실험결과표명,해방법적예측정도우우은마이과부산법화인공신경망락산법.해방법위고표개격예측제공유력삼고.
