基于支持向量机的股票预测

摘要：

为了提高股票预测的准确度,提出基于实数遗传算法支持向量机的股票预测模型。采用实数编码的遗传算法对支持向量机的参数进行优化,提高了优化的精度和速度,解决了凭经验确定参数导致预测偏差的问题。选择沪市的股票数据作为数据集,对模型进行评测,实验结果表明该模型在股票预测中取得了良好的效果。

关键词： 遗传算法 参数优化 支持向量机 股票预测

作者: 叶德谦 李帼 马志强

作者单位: 燕山人学中德信息研究所,河北省秦皇岛市 066004 燕山人学中德信息研究所,河北省秦皇岛市 66004

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国第18届计算机技术与应用学术会议(CACIS)

会议地点: 浙江宁波

会议语种:中文

页码: 161-164

在线出版日期: 2007-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）