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主题

  • 1 篇 支持向量机组合模...
  • 1 篇 非平稳时间序列
  • 1 篇 预测
  • 1 篇 小波变换

机构

  • 1 篇 广东第二师范学院

作者

  • 1 篇 陈强
  • 1 篇 程昌品
  • 1 篇 姜永生

语言

  • 1 篇 中文
检索条件"主题词=支持向量机组合模型"
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基于ARIMA-SVM组合模型的股票价格预测
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计算机仿真 2012年 第6期29卷 343-346页
作者： 程昌品 陈强 姜永生 广东第二师范学院计算机科学系 广东广州510303
现有的股票价格准确预测方法各有优缺点,为了发挥各种预测方法的优点,提出二进正交小波变换和ARIMA-SVM方法的非平稳时间序列预测方案。使用小波分解算法对数据进行分解,分离出非平稳时间序列中的低频信息和高频信息;然后对高频信息构... 详细信息
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