基于支持向量机的股票预测

摘要：

针对股票预测的特点,选择对上市公司股票走势有重要影响的相关数据进行测试.为了避免传统的预测算法(如BP算法)的一些弊端,使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的支持向量机对该上市公司股票走势进行预测.测试表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果,预测达到了让人满意的效果.

关键词：股票、预测、支持向量机、数据

所属期刊栏目：16

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家研究发展基金2004CB318108;国家高技术研究发展计划863计划60475017,60135010;安徽省自然科学基金050420208

在线出版日期：2006-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：35-37