本文關(guān)鍵詞：基于PCA-FOA-SVR的股票價格預測研究

  更多相關(guān)文章： 主成分分析 支持向量回歸機 果蠅優(yōu)化算法 股票價格預測

【摘要】：研究股票價格預測問題,針對影響股票價格因素多存在數(shù)據(jù)冗余,傳統(tǒng)方法無法消除數(shù)據(jù)冗余,準確穩(wěn)定預測股價非線性變化.為提高預測精度,在傳統(tǒng)的支持向量機回歸(Support vector regression,SVR)方法的基礎上引入主成分分析(Principal component analysis,PCA)和果蠅算法(Fruit fly optimization algorithm,FOA),提出了一種PCA-FOA-SVR的股票價格預測方法.首先利用PCA對影響股票價格的因素進行分析降維,消除冗余信息,然后用果蠅算法優(yōu)化SVR的參數(shù),利用優(yōu)化后的SVR對非線性變化的股票價格建模預測.最后利用PCA-FOA-SVR模型對寧滬高速(600377)股票價格數(shù)據(jù)進行仿真實驗.實驗結(jié)果表明:與傳統(tǒng)的BP和SVR相比,PCA-FOASVR模型在股票價格預測中進一步減小了預測誤差,有更高的預測精度,是一種有效可行的股票價格預測方法.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學計算機科學與技術(shù)學院;
【關(guān)鍵詞】： 主成分分析 支持向量回歸機 果蠅優(yōu)化算法 股票價格預測
【基金】：國家自然科學專項基金項目(61340058) 浙江省自然科學基金重點項目(LZ14F020001)
【分類號】：F830.91;TP18
【正文快照】： 股票市場價格是反映經(jīng)濟動向的晴雨表,對股票價格的準確預測可以引導市場平穩(wěn)運行,降低風險,也可以使投資者最大限度地規(guī)避風險,做出正確的投資策略,獲得最大收益.由于受到政治、經(jīng)濟和社會等各種因素的綜合影響,股票價格波動大,變化異常復雜,因此準確把握股票價格的運行態(tài)勢

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本文編號：587703