| 基于PCA-FOA-SVR的股票价格预测研究 |
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| 引用本文： | 王卫红,卓鹏宇.基于PCA-FOA-SVR的股票价格预测研究[J].浙江工业大学学报,2016(4):399-404. |
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| 作者姓名： | 王卫红 卓鹏宇 |
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| 作者单位： | 浙江工业大学计算机科学与技术学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学专项基金项目(61340058);浙江省自然科学基金重点项目(LZ14F020001) |
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| 摘 要： | 研究股票价格预测问题,针对影响股票价格因素多存在数据冗余,传统方法无法消除数据冗余,准确稳定预测股价非线性变化.为提高预测精度,在传统的支持向量机回归(Support vector regression,SVR)方法的基础上引入主成分分析(Principal component analysis,PCA)和果蝇算法(Fruit fly optimization algorithm,FOA),提出了一种PCA-FOA-SVR的股票价格预测方法.首先利用PCA对影响股票价格的因素进行分析降维,消除冗余信息,然后用果蝇算法优化SVR的参数,利用优化后的SVR对非线性变化的股票价格建模预测.最后利用PCA-FOA-SVR模型对宁沪高速(600377)股票价格数据进行仿真实验.实验结果表明:与传统的BP和SVR相比,PCA-FOASVR模型在股票价格预测中进一步减小了预测误差,有更高的预测精度,是一种有效可行的股票价格预测方法.
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| 关 键 词： | 主成分分析 支持向量回归机 果蝇优化算法 股票价格预测 |
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