【摘 要】
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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
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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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