SOM-T2 FLS在股市预测中的应用研究

摘要：

由于金融市场的复杂性和特殊性,现有预测算法的性能在牛市和熊市中呈现出较大差异,导致分类精度不高和抗风险能力不强,提出一种基于自组织特征映射-2型模糊逻辑系统(SOM-Type-2 Fuzzy Logic System,SOM-T2 FLS)的分类算法.通过SOM网络将样本集分成两个不同子集,然后在每一个子集下分别学习T2 FLS分类器.在分类器学习过程中,提出将规则库的长度作为正则项,降低模型复杂度.利用中国证券市场的历史数据,验证了该算法较现有算法具有更好的预测效果和抗风险能力.

关键词：自组织特征映射、2型模糊逻辑系统、规则库、模型复杂度

所属期刊栏目：56

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年项目;上海市自然科学基金;中央高校基本科研业务费重点科研基地创新基金

在线出版日期：2020-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：130-136