摘要 : 针对股市指标因子间存在高冗余、非线性等特点,同时开盘价还受政治、经济、投资者心理等因素影响,使得线性方法无法准确地预测开盘价的走势及波动范围.因此,为了提高开盘价预测的准确率,首次提出AP-FIG算法处理收盘价,同时首次在动态改进的粒子群算法... 展开
| 作者 | 赵凤荣 胡旭明 万振海 |
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| 作者单位 | |
| 英文名称 | Construction and Application of AP-FIG and DKIPSO-SVR Models for Stock Forecast |
| 期刊名称 | 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 |
| 期刊英文名称 | 《Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Neimongol》 |
| 页码/总页数 | 664-671 / 8 |
| 语种/中图分类号 | 汉语 / TP311 |
| 关键词 | 证券投资 模糊信息粒化 支持向量回归机 动态粒子群算法 DKIPSO-SVR模型 |
| DOI | 10.13484/j.nmgdxxbzk.20160617 |
| 收录情况 | BDHX CSTPCD |
| 机标主题词 / 分类号 | 粒子群算法;预测模型;模糊信息 / TP18;O24;N950* |
