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《大连理工大学学报》 2009年04期
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自适应参数的AOSVR算法及其在股票预测中应用

吴微  张凌  
【摘要】:以股票预测为背景,在一种在线SVR算法AOSVR中,引入Cherkassky参数选择策略,形成自适应参数的AOSVR算法.根据时间序列的变化,通过在线调整SVR参数达到更好的预测精度和泛化能力.另外,针对股票市场特性,利用AOSVR的"忘记"阈值丢掉早期数据来集中刻画近期的股市特点.将自适应参数的AOSVR算法应用到上证综合指数构成的时间序列上,取得了良好的预测效果.

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 王凡;谭国真;杨际祥;邓超;;基于AOSVR的交通流预测及参数选择[J];小型微型计算机系统;2010年06期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 王凡;基于支持向量机的交通流预测方法研究[D];大连理工大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 焦帅;金融时间序列预测的SVR建模及参数优化研究[D];东华理工大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 吴微,陈维强,刘波;用BP神经网络预测股票市场涨跌[J];大连理工大学学报;2001年01期
2 张燕平,张铃,吴涛,徐锋,张,王伦文;基于覆盖的构造性学习算法SLA及在股票预测中的应用[J];计算机研究与发展;2004年06期
3 张玉林,吴微;用BP神经网络捕捉股市黑马初探[J];运筹与管理;2004年02期
4 汪辉,皮道映,孙优贤;支持向量机在线训练算法及其应用[J];浙江大学学报(工学版);2004年12期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 冯学军,赵琴;径向基神经网络在股市预测中的应用[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2005年01期
2 陈传亮;田英杰;别荣芳;;基于粒子群优化的SVR算法与BP网络的比较研究[J];北京师范大学学报(自然科学版);2008年05期
3 孙延风,梁艳春,姜静清,吴春国;金融时间序列预测中的神经网络方法[J];吉林大学学报(信息科学版);2004年01期
4 唐纯喜;金伟良;陈进;;基于支持向量机的重要抽样方法[J];长江科学院院报;2007年06期
5 刘德地;陈晓宏;;基于支持向量机的洪水灾情综合评价模型[J];长江流域资源与环境;2008年03期
6 沈巍;;股票价格预测模型研究[J];财经问题研究;2009年07期
7 郭辉;;支持向量机选择及其在股票走势预测中的应用[J];重庆师范大学学报(自然科学版);2007年04期
8 曾海丽;杨栓军;;基于神经网络的权证价格影响因素实证分析——以中国证券市场为例[J];重庆师范大学学报(自然科学版);2010年02期
9 郭辉;;一种改进的SVM算法及其在股票指数预测中的应用[J];重庆科技学院学报(自然科学版);2008年02期
10 肖志刚;徐宏;杨素林;王岩;孙玉梅;;基于平衡策略的支持向量机在电力系统中期负荷预测的应用[J];河北农业大学学报;2006年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 吴涛;陈黎伟;毛军军;张铃;;一种模糊构造性神经网络及其应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
2 ;Next-Day Electricity Price Forecasting Based on Support Vector Machines and Data Mining Technology[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
3 ;The Projection Adaptive Natural Gradient Online Algorithm for SVM[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
4 ;Research of Intelligent Control Model and System on Traffic Light Time[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
5 ;Adaptive Control of Nonlinear System Based on SVM Online Algorithm[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
6 朱明华;张国栋;冯亿生;张富巨;李志远;;基于支持向量机模型的激光相变硬化性能预测研究[A];第七届全国表面工程学术会议暨第二届表面工程青年学术论坛论文集(一)[C];2008年
7 ;Fuzzy Classification Algorithm Based on Kernel Covering and its Application[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年
8 ;A Modeling Method Based on Wavelet Support Vector Machine[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年
9 王洪德;马云东;;基于粗集-BP网络的通风系统可靠性预警方法研究[A];中国科协2004年学术年会第16分会场论文集[C];2004年
10 李正学;吴微;;引入技术指标的BP网络在沪市综合指数涨跌预测中的应用[A];Data Analysis, Econo-physics and Risk Management--Proceedings of CCAST (World Laboratory) Workshop[C];2001年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 甘良志;核学习算法与集成方法研究[D];浙江大学;2010年
2 沈巍;建立股指波动预测模型的方法研究及应用[D];华北电力大学(北京);2011年
3 赵永平;支持向量回归机及其在智能航空发动机参数估计中的应用[D];南京航空航天大学;2009年
4 姜永生;面向全面小康社会的城市居住水平发展评价研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
5 吴国钟;可持续发展的环境修复方法及土壤中石油烃迁移与传递研究[D];天津大学;2012年
6 胡运红;支持向量机的若干算法研究[D];山东科技大学;2011年
7 刘文财;中国股票市场价格行为复杂性研究[D];天津大学;2003年
8 李海滨;结构有限元分析神经网络计算研究[D];大连理工大学;2003年
9 殷光伟;中国股票市场预测方法的研究[D];天津大学;2003年
10 张英;基于支持向量机的过程工业数据挖掘技术研究[D];浙江大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 于洪霞;基于SVM的中文垃圾邮件过滤[D];哈尔滨工程大学;2009年
2 高利坤;感知器算法和BP算法的性能对比分析[D];大连理工大学;2010年
3 陈启;基于支持向量回归在短期负荷预测中的应用[D];河北工程大学;2010年
4 郭鲁强;基于二维熵图像处理和SVM的空中目标识别研究[D];哈尔滨理工大学;2010年
5 陈政;一种改进的遗传算法优化BP网络的研究及应用[D];暨南大学;2011年
6 郭宁;基于灰色神经网络组合模型的股票价格预测研究[D];昆明理工大学;2008年
7 苏匡;基于RBF神经网络对中国股票市场的有效性研究[D];武汉理工大学;2010年
8 张振锋;基于SVR的激励合约量化分析方法研究[D];江南大学;2011年
9 白婷;基于资本市场视角的低碳经济发展路径研究[D];西北大学;2011年
10 孙跃实;基于知识挖掘和RBF+AFSA的股指预测的实证分析[D];华北电力大学(北京);2011年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李凯,黄厚宽;支持向量机增量学习算法研究[J];北方交通大学学报;2003年05期
2 姚智胜;邵春福;高永亮;;基于支持向量回归机的交通状态短时预测方法研究[J];北京交通大学学报;2006年03期
3 张玉川;张作泉;;支持向量机在股票价格预测中的应用[J];北京交通大学学报;2007年06期
4 孙延风,梁艳春,姜静清,吴春国;金融时间序列预测中的神经网络方法[J];吉林大学学报(信息科学版);2004年01期
5 林继鹏,刘君华,凌振宝;并行支持向量机算法及其应用[J];吉林大学学报(信息科学版);2004年05期
6 任其亮;;基于小波与混沌集成的短时交通流预测[J];重庆交通大学学报(自然科学版);2008年04期
7 徐循初;;城市道路网系统规划思想及实例解析[J];城市交通;2006年01期
8 曾嵘,刘建成,蒋新华;一种基于支持向量机的增量学习算法[J];铁道科学与工程学报;2005年01期
9 薛向红;薛小锋;;基于相空间重构—SVM的公交客流量预测研究[J];江苏技术师范学院学报;2010年09期
10 沈明华;肖立;王飞行;;支持向量机在模式识别中的应用[J];电讯技术;2006年04期
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 张拥华;基于支持向量机的金融时间序列研究[D];湖南大学;2008年
2 邓清清;交通诱导系统的流量预测和路径优化并行算法研究[D];大连理工大学;2008年
3 朱一嘉;基于RBF神经网络的金融时序列预测研究[D];北京化工大学;2010年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 陈伟;吴介军;段渭军;;基于小波分解和SVM的城市大气污染浓度预测[J];现代电子技术;2011年13期
2 杨凡;严忠贞;;混合神经网络挖掘模型在交通流量预测中的研究[J];小型微型计算机系统;2012年09期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 董春娇;多状态下城市快速路网交通流短时预测理论与方法研究[D];北京交通大学;2011年
2 马建伟;精密电液伺服阀几何因素与性能指标映射关系研究[D];大连理工大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 邝朝剑;基于浮动车数据的物流配送路况预测研究[D];华南理工大学;2011年
2 姜敩闻;城市道路交通流监控及短时预测技术研究[D];西南交通大学;2011年
3 刘林;基于LSSVM的短期交通流预测研究与应用[D];西南交通大学;2011年
4 贾旭;黄铜微铣削工艺参数对表面粗糙度影响规律及预测模型研究[D];大连理工大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张燕平;提取特征规则的重复覆盖算法(RCA)[J];安徽大学学报(自然科学版);2002年02期
2 吴微,陈维强,刘波;用BP神经网络预测股票市场涨跌[J];大连理工大学学报;2001年01期
3 吴微,陈维强;用于股市预测的BP算法的一些改进[J];大连理工大学学报;2001年05期
4 叶东毅;前馈神经网络隐层结点设计的一个学习算法[J];电子学报;1997年11期
5 崔逊学;一种求解高维优化问题的多目标遗传算法及其收敛性分析[J];计算机研究与发展;2003年07期
6 张健,陈勇,夏罡,何永保;人工神经网络之股票预测[J];计算机工程;1997年02期
7 张铃,张钹,吴福朝;神经网络的规划学习算法[J];计算机学报;1994年09期
8 张铃,张钹,殷海风;多层前向网络的交叉覆盖设计算法[J];软件学报;1999年07期
9 张铃,张钹;M-P神经元模型的几何意义及其应用[J];软件学报;1998年05期
10 杜树新,吴铁军;回归型加权支持向量机方法及其应用[J];浙江大学学报(工学版);2004年03期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 白鹤松;;基于多目标线性规划的决策模型研究[J];哈尔滨理工大学学报;2008年06期
2 戴玉梅;张子刚;肖景魁;戴玉洁;;温度传感技术实验电路参数选择的研究[J];大学物理实验;2009年01期
3 张祖全;SO(3)群的参数选择及应用[J];高等函授学报(自然科学版);1996年05期
4 张连营;陈松银;;基于微粒群算法的资源均衡问题研究[J];工业工程;2006年05期
5 梁志勇;曹轶男;;浅谈灯泡贯流式水轮机组参数选择方法和步骤[J];中国科技信息;2008年12期
6 刘瑞芳;王希云;;粒子群算法两种动力系统模型的收敛性研究[J];山西师范大学学报(自然科学版);2008年04期
7 万永芳;杨马陵;;前兆水位数据处理中的小波基及其参数选择方法研究[J];地震;2009年02期
8 蒙文川;;500kV岩平线岩滩侧高抗中性点小电抗参数选择的研究[J];广东科技;2009年22期
9 薛海飞;董守华;陶文朋;;可控震源地震勘探中的参数选择[J];物探与化探;2010年02期
10 曹乐;于凤丽;靳兆凤;;浅谈圆周石墨密封环的精车加工[J];科技信息;2010年08期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 张连营;刘晓峰;;微粒群算法收敛研究[A];2005中国控制与决策学术年会论文集(上)[C];2005年
2 姜正涛;郝艳华;王育民;;对一种公钥概率加密体制的效率改进[A];第十九次全国计算机安全学术交流会论文集[C];2004年
3 徐立佳;何银芝;;龙滩水电站水轮发电机组结构特点与性能参数[A];2007年湖南水电科普论坛论文集[C];2007年
4 张国明;曹曦;李树武;;茨姑滑坡滑带土参数选择及稳定性研究[A];中国水力发电工程学会第四届地质及勘探专业委员会第二次学术交流会论文集[C];2010年
5 张建平;庹凌云;孙宝海;汪俊杰;刘建;颜永红;;LVCSR系统中语言模型的参数选择与性能评测[A];第六届全国现代语音学学术会议论文集(下)[C];2003年
6 米瑞丰;杨明玉;;Prony算法分析电力系统暂态信号的有效性研究[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(中册)[C];2008年
7 ;1000MW水轮发电机组设计制造关键技术研究[A];大型水轮发电机组技术论文集[C];2008年
8 徐立佳;;抽水蓄能电站发电电动机的特点及选型设计分析[A];抽水蓄能电站工程建设文集(2008)[C];2008年
9 陈智超;;电源浪涌保护器的参数选择及线路保护[A];2005年泛珠三角气象学术研讨会论文选集[C];2005年
10 郭景华;杨慧中;;基于改进PSO算法的支持向量机参数选择[A];'2008系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2008年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 ;股票预测卡理论独特[N];国际金融报;2001年
2 胡嘉嘉;充分利用Linux多媒体功能[N];计算机世界;2007年
3 贺辉红;中小板放量创新高[N];中国证券报;2007年
4 罗惠琴;别慌 千万别慌![N];中国电脑教育报;2002年
5 dream & zeus;原来层标签也可以隐藏[N];电脑报;2004年
6 程武;慎重对待“点刀帖”[N];中华工商时报;2008年
7 河南 耿贵兵;简单催眠器[N];电子报;2006年
8 尹辉;海外工作人员谈远程炒股[N];电脑报;2003年
9 中原证券 张仲杰;石油济柴 对价尚有提升空间[N];中国证券报;2006年
10 成都 胥绍禹;积分电路的参数设计[N];电子报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 黄景涛;支持向量机算法参数选择及其在电站锅炉系统中的应用研究[D];浙江大学;2005年
2 杨欣;零压续跑轮胎内支撑虚拟设计与性能分析[D];吉林大学;2007年
3 刘宏达;粒子群算法的研究及其在船舶工程中的应用[D];哈尔滨工程大学;2008年
4 赵继红;乳腺导管癌的MRI参数选择及影像病理对照研究[D];吉林大学;2006年
5 王建民;基于回声状态网络的非线性时间序列预测方法研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
6 程汉湘;配电系统StatCom的动态性能及其控制策略研究[D];华中科技大学;2004年
7 董春曦;支持向量机及其在入侵检测中的应用研究[D];西安电子科技大学;2004年
8 雷开友;粒子群算法及其应用研究[D];西南大学;2006年
9 李华庆;支持向量机及其在人脸识别中的应用研究[D];上海交通大学;2006年
10 董辉;基于支持向量机的岩土非线性变形行为预测研究[D];中南大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张凌;支持向量机的AOSVR算法及其在股票预测中的应用[D];大连理工大学;2006年
2 刘滢;数据挖掘在股票预测中的应用[D];长春理工大学;2010年
3 郑艳清;粒子群优化的支持向量机在股票预测中的研究与应用[D];广东工业大学;2012年
4 陶嗣干;覆盖算法在股票预测中的应用[D];安徽大学;2010年
5 尹璐;基于GA-BP神经网络的股票预测理论及应用[D];华北电力大学(北京);2010年
6 王振兴;BP-RBF组合神经网络在股票预测中的应用研究[D];兰州商学院;2010年
7 张浩;模糊理论与神经网络在股票预测中的应用研究[D];广西民族大学;2010年
8 田志伟;贝叶斯神经网络在股票预测中的应用[D];江南大学;2011年
9 徐嫩霞;基于协同认知的智能股票预测[D];昆明理工大学;2000年
10 王云霞;基于主成分—BP神经网络的股票预测[D];山东大学;2011年
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