本文主要研究内容
作者朱婷,马洁,王宏勇（2019）在《基于分形插值与机器学习模型的股指分析和预测》一文中研究指出：股票市场预测一直是金融市场分析中的热点和难点,一些传统的预测模型很难对股票市场做出有效的预测;针对这一问题,将分形插值方法与机器学习算法相结合,提出了分形插值与SVM以及分形插值与BP神经网络两种混合模型;所提的混合模型利用机器学习算法首先计算出分形插值所需要的插值点,然后建立分形插值外推模型对所需其他值进行预测;实证结果发现两个混合模型的预测效果均比单独使用分形插值模型预测效果更佳,预测精度更高;因此分形插值方法与机器学习算法相结合所得到的混合模型,能较好地预测诸如股票市场指数等非平稳金融时间序列。
Abstract
gu piao shi chang yu ce yi zhi shi jin rong shi chang fen xi zhong de re dian he nan dian ,yi xie chuan tong de yu ce mo xing hen nan dui gu piao shi chang zuo chu you xiao de yu ce ;zhen dui zhe yi wen ti ,jiang fen xing cha zhi fang fa yu ji qi xue xi suan fa xiang jie ge ,di chu le fen xing cha zhi yu SVMyi ji fen xing cha zhi yu BPshen jing wang lao liang chong hun ge mo xing ;suo di de hun ge mo xing li yong ji qi xue xi suan fa shou xian ji suan chu fen xing cha zhi suo xu yao de cha zhi dian ,ran hou jian li fen xing cha zhi wai tui mo xing dui suo xu ji ta zhi jin hang yu ce ;shi zheng jie guo fa xian liang ge hun ge mo xing de yu ce xiao guo jun bi chan du shi yong fen xing cha zhi mo xing yu ce xiao guo geng jia ,yu ce jing du geng gao ;yin ci fen xing cha zhi fang fa yu ji qi xue xi suan fa xiang jie ge suo de dao de hun ge mo xing ,neng jiao hao de yu ce zhu ru gu piao shi chang zhi shu deng fei ping wen jin rong shi jian xu lie 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自重庆工商大学学报(自然科学版)的朱婷,马洁,王宏勇，发表于刊物重庆工商大学学报(自然科学版)2019年06期论文，是一篇关于分形插值论文,神经网络论文,股指序列论文,预测论文,重庆工商大学学报(自然科学版)2019年06期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自重庆工商大学学报(自然科学版)2019年06期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：分形插值论文; 神经网络论文; 股指序列论文; 预测论文; 重庆工商大学学报(自然科学版)2019年06期论文;