| 基于信噪比的KPCA-SVM-KNN算法的股价预测研究 |
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| 引用本文： | 王冰玉,刘勇军. 基于信噪比的KPCA-SVM-KNN算法的股价预测研究[J]. 计算机与数字工程, 2022, 50(4): 685-690. DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2022.04.001 |
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| 作者姓名： | 王冰玉 刘勇军 |
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| 作者单位： | 华南理工大学工商管理学院 广州 510640 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;广东省自然科学基金杰出青年项目;中央高校科研基本业务费重点项目 |
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| 摘 要： | 为了降低股价趋势中所含的噪声信息和输入变量的相关性对股价预测的影响,构造信噪比(SNR)特征向量,从而提出基于信噪比的KPCA-SVM-KNN的股价预测模型,并借用国内A股市场的股票价格相关数据进行实证分析,结果表明:1)SNR特征向量的加入可以提高股票分类准确率,进而增加股价预测精度;2)与现有的SVM-KNN算法相...
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| 关 键 词： | 核主成分分析 支持向量机 K邻近算法 信噪比 股票价格 |
Research on Stock Price Prediction of KPCA-SVM-KNN Algorithm Based on Signal-to-noise Ratio |
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| WANG Bingyu,LIU Yongjun. Research on Stock Price Prediction of KPCA-SVM-KNN Algorithm Based on Signal-to-noise Ratio[J]. Computer and Digital Engineering, 2022, 50(4): 685-690. DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2022.04.001 |
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| Authors: | WANG Bingyu LIU Yongjun |
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