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[金融/投资]基于最小二乘小波支持向量机的股票期货市场预测

江苏大学 硕士学位论文 基于最小二乘小波支持向量机的股票期货市场预测 姓名：杜贤利 申请学位级别：硕士 专业：系统工程 指导教师：姚洪兴 20081212

江苏大学硕士学位论文

摘

要

支持向量机预测理论是九十年代后期发展起来的新的数据挖掘 技术，它是建立在统计学习理论基础上的通用学习方法，着重于研究 小样本条件下的预测规律。由于股票期货市场是复杂的非线性系统， 传统的时问序列预测技术很难揭示其内在的规律，为了更好的对股票 期货市场的价格规律进行分析，本文在支持向量机与小波变换的理论 基础上推导出了一种新的方法来对股票期货价格的进行预测，并通过 仿真实验，分析了其优缺点．本文主要在如下方面进行了研究和探讨： １．首先论述了时间序列预测的研究状况及方法的优点与不足， 然后介绍支持向量机预测、小波理论与相空间重构的相关概念和模 型，这些构成了本文的理论基础。 ２．构建了小波核的支持向量机模型，并根据核函数的条件，提 出了核函数的构造方法，证明了几种小波函数作为核函数的可行性， 为发现更多核函数提供了依据。同时分析了核参数的作用及参数寻优 的方法。 ３．结合最４＇－－乘法，提出了基于小波核的最４＇－乘支持向量机 预测模型，并把该模型
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