基于支持向量机的粒子群神经网络集成股市预测模型
为有效提高神经网络集成的泛化能力,先利用量子粒子群和主成分分析提高集成个体的泛化能力,再利用泛化能力强的支持向量机回归集成生成输出结论.建立一个基于支持向量机的粒子群神经网络集成股市预测模型.试验表明,该模型能有效提高神经网络集成系统的泛化能力,预测精度高,稳定性好.
量子粒子群、支持向量机、神经网络集成、主成分分析
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TP3;TP2
国家自然科学基金10761001;广西教育厅面上项目200707MS061
2011-05-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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