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基于金融时间序列的近期数据对未来的影响会大于早期数据,对应用于金融时间序列预测的支持向量机方法进行改进,给出了不等权重支持向量机方法（USVM）及其多项式光滑化处理。将不等权重支持向量机方法应用于训练样本集的子集确定预测模型,实证分析表明USVM算法预测是有效的。
应用不等权重支持向量机预测人民币汇率的变动
【摘 要】
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基于金融时间序列的近期数据对未来的影响会大于早期数据,对应用于金融时间序列预测的支持向量机方法进行改进,给出了不等权重支持向量机方法（USVM）及其多项式光滑化处理。将不
【机 构】
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杭州师范大学杭州国际服务工程学院,西安交通大学经济与金融学院,西安交通大学理学院
【出 处】
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统计与信息论坛
【发表日期】
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2010年10期
【基金项目】
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国家自然科学基金《图最大化问题的近似算法及其在金融数据挖掘中的应用》(10971162);杭州师范大学科研项目《基于机器学习的金融风险控制与管理研究》
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