| 基于改进的粒子群算法优化LSSVM股价预测研究 |
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| 引用本文： | 刘家旗.基于改进的粒子群算法优化LSSVM股价预测研究[J].山东农业大学学报(自然科学版),2015(4). |
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| 作者姓名： | 刘家旗 |
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| 作者单位： | 西北大学经济管理学院,陕西 西安,710127 |
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| 摘 要： | 为了提高股票价格的预测精度，针对股票价格数据的非平稳非线性的特性，本文运用改进的PSO实现LSSVM的核参数和惩罚系数自适应选择，提出一种SAPSO优化LSSVM股价预测模型，并以此进行实证分析。通过基于SAPSO-LSSVM算法的1步、3步、5步和7步预测结果和不同模型的预测时间和预测均方误差的对比结果可知， SAPSO-LSSVM股价预测模型具有预测精度高，预测时间短的优点，同时能够实现预测参数的自适应选择。
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| 关 键 词： | 粒子群算法 股票预测 LSSVM |
Study on the Prediction for Stock Price Based on the Optimized LSSVM of the Improved Particle Swarm Algorithm |
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| LIU Jia-qi.Study on the Prediction for Stock Price Based on the Optimized LSSVM of the Improved Particle Swarm Algorithm[J].Journal of Shandong Agricultural University,2015(4). |
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| Authors: | LIU Jia-qi |
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| Keywords: | Particle Swarm Algorithm prediction for stock price Least Squares Support Vector Machine(LSSVM) |
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