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基于SVR的金融时间序列预测

李立辉  田翔  杨海东  胡月明  
【摘要】:介绍了支持向量回归的建模原理及常用版本,详细探讨了利用支持向量回归方法建立金融时间序列预测模型,进行单步预测和多步预测的步骤。将它们应用到我国上证180指数预测中,并且比较了它们的预测性能。数值实验表明,SVR方法对非平稳的金融时间序列具有良好的建模和泛化能力。特别是LS-SVR用等式约束代替传统支持向量机中不等式约束,使求解过程从解QP问题变成解一组等式方程,因此学习速度更快,并具有更好的预测效果。

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