本文作者：葛黎辉；周宏；成功正常投稿发表论文到《商场现代化》2009年12期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：针对股票市场的高噪声,强非线性和不确定性等特点和以往传统的神经网络预测方法存在的不足,对标准最小二乘支持向量机方法优化,运用给各个样本的惩罚系数和误差要求赋予不同权重的加权最小二乘支持向量机方法结合滚动时间窗来学习建模。对上证地产业类指数的建模和预测表明,该算法具有良好的预测精度和抗燥性能,是对股市进行分析和预测的一种可行而有效的方法。
【论文正文预览】：一、引言证券市场具有高受益与高风险并存的特性,关于证券市场的分析与预测的研究一直为人们所关注。股票市场是一个极其复杂的动力学系统。高噪声,非线性和投资者的主观性等因素决定了股票预测的复杂和困难。如果将股票价格序列看做系统的输出,则可以缓解无法建立市场动力方
【文章分类号】：F830.9;F224
【稿件关键词】：预测加权支持向量机股票指数
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【稿件标题】：【支持向量机预测模型】基于加权最小二乘支持向量机的金融时间序列预测
【作者单位】：南京农业大学理学院;
【发表期刊期数】：《商场现代化》2009年12期
【期刊简介】：《商场现代化》杂志由中国商业联合会主管、中商科学技术信息研究所主办。主要探讨国内外现代商业管理经验和介绍现代科技在商业营销管理中的应用，并且刊发精选的国内外现代商业流通领域理论研究成果与现代贸易经济理论的科研论文。其严格化，标准化及权威性在......更多商场现代化杂志社(http://www.400qikan.com/qk/945/)投稿信息
【版权所有人】：葛黎辉；周宏；

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