基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数未来5天开盘指数变化趋势和变化空间预测

研究生必备的人工神经网络电子书汇总（31本）这些都是我从淘宝和百度文库里面搜集到的电子书，需要的可以联系我QQ：415295747，或者登录我的博客/u/17236977421.神经网络在应用科学和工程中的应用——从基础原理到复杂的模式识别5 译者序6 前9 致谢10 作者简介11 目录19 第1章从数据到模型:理解生物学、生态学和自然系统的复杂性和挑战27 第2章神经网络基础和线性数据分析模型72 第3章用于非线性模式识别的神经网络105 第4章神经网对非线性模式的学习166 第5章从数据中抽取可靠模式的神经网络模型的实现205 第6章数据探测、维数约简和特征提取235 第7章使用贝叶斯统计的神经网络模型的不确定性评估276 第8章应用自组织映射的方法发现数据中的未知聚类359 第9章神经网络在时间序列预测中的应用458 附录2.MATLB 神经网络30个案例分析第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类23 第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合33 第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合48 第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优57 第5章基于BP_Adsboost的强分类器设计——公司财务预警建模66 第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制77 第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现85 第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测93 第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别102 第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价112 第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算124 第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别134 第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能145 第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测153 第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测165 第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测171 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断182 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究188 第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断195 第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选200 第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断210 第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别220 第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测230 第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价241 第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类248 第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优255 第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维270 第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测280 第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类289 第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类2.MATLAB 神经网络仿真与应用章节信息7 目录15 第1章神经网络概述38 第2章感知神经网络64 第3章自组织竞争神经网络106 第4章BP神经网络143 第5章线性神经网络171 第6章径向基函数神经网络196 第7章反馈神经网络及MA TLAB实现228 第8章神经网络预测与控制273 第9章神经网络优化及故障诊断302 第10章图形用户界面设计334 参考文献4.混合神经网络技术7 目录11 第1章绪论26 第2章基础知识43 第3章BP神经网络70 第4章RBF神经网络84 第5章Hopfield神经网络96 第6章随机神经网络114 第7章遗传神经网络158 第8章粒子群神经网络193 第9章模糊神经网络244 第lO章混沌神经网络293 第11章小波神经网络331 第12章神经网络集成356 附录5.神经网络控制（第三版）7 目录13 第1章绪19 第2章神经网络理论基础63 第3章基于神经网络的系统辨识101 第4章神经网络控制142 第5章遗传算法与神经控制179 附录203 参考文献6.脉冲耦合神经网络与数字图像处理丛书题名：智能科学技术著作丛书主要责任者：马义德主题词：神经网络; 数字图像处理出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-022389-0出版地：北京出版日期：200807页数：3047 《智能科学技术著作丛书》序9 前13 目录21 第1章脉冲耦合神经网络50 第2章图像滤波及脉冲噪声滤波器77 第3章脉冲耦合神经网络在图像分割中的应用142 第4章脉冲耦合神经网络与图像编码185 第5章脉冲耦合神经网络与图像增强195 第6章脉冲耦合神经网络与图像融合210 第7章脉冲耦合神经网络与形态学245 第8章脉冲耦合神经网络在特征提取中的应用278 第9章脉冲耦合神经网络与数字图像签名技术292 第10章脉冲耦合神经网络与组合决策优化306 第11章脉冲耦合神经网络和小波变换322 参考文献7.混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法主要责任者：谭文; 王耀南主题词：混沌学; 应用; 模糊控制; 神经网络出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-021258-0出版地：北京出版日期：200805页数：2364 内容简介5 前7 目录13 第1章绪论37 第2章模糊神经网络控制理论基础70 第3章神经网络在混沌控制中的作用83 第4章基于径向基神经网络的非线性混沌控制99 第5章超混沌系统的模糊滑模控制111 第6章不确定混沌系统的模糊自适应控制120 第7章模糊神经网络在混沌时间序列预测中的应用134 第8章混沌系统的混合遗传神经网络控制150 第9章不确定混沌系统的模糊神经网络自适应控制165 第10章基于动态神经网络的混沌系统控制200 第11章基于线性矩阵不等式方法的混沌系统模糊控制223 第12章基于递归神经网络的不确定混沌系统同步245 结束语8. 智能预测控制及其MATLB 实现（第2版）丛书题名：自动控制技术应用丛书主要责任者：李国勇主题词：人工智能; 预测控制; 计算机辅助计算; 软件包出版者：电子工业出版社ISBN：978-7-121-10147-2出版地：北京出版日期：201001页数：3364 内容简介5 前7 目录13 第一篇神经网络控制及其MA TLAB实现13 第1章神经网络控制理论87 第2章MATLAB神经网络工具箱函数160 第3章基于Simulink的神经网络控制系统175 第二篇模糊逻辑控制及其MATLAB实现175 第4章模糊逻辑控制理论208 第5章MA TLAB模糊逻辑工具箱函数237 第6章模糊神经和模糊聚类及其MA TLAB实现267 第三篇模型预测控制及其MATLAB实现267 第7章模型预测控制理论281 第8章MA TLAB预测控制工具箱函数320 第9章隐式广义预测自校正控制及其MA TLAB实现334 附录A 隐式广义预测自校正控制仿真程序清单341 附录B MA TLAB函数一览表347 附录C MA TLAB函数分类索引349 参考文献9. 基于神经网络的优化设计及应用主要责任者：孙虎儿出版者：国防工业出版社ISBN：978-7-118-06282-3出版地：北京出版日期：200905页数：111目录11 第1章绪论11 1.1 优化设计发展概况20 1.2 信号处理的主要方法22 1.3 正交设计方法25 1.4 基于神经网络的立体正交优化设计概述28 第一篇基拙理论篇28 第2章基于小波变换的信号处理28 2.1 小波变换的源起与发展概述30 2.2 小波分析基础34 2.3 小波分析的工程解释35 2.4 基于小波分析的信号处理38 第3章神经网络结构的确定38 3.1 神经网络综论42 3.2 神经网络的基本原理47 3.3 人工神经网络的建模53 3.4 前馈型神经网络57 第4章正交设计法57 4.1 正交设计法的基本内容60 4.2 正交设计法的基本内容60 4.3 有交互作用的正交设计法63 4.4 方差分析法67 第二篇创新篇67 第5章立体正交表67 5.1 建立立体正交表70 5.2 立体正交表的基本性质71 5.3 立体正交试验的误差分析75 第6章立体正交优化设计75 6.1 立体正交优化设计概述77 6.2 立体正交优化设计的建模基础78 6.3 立体正交优化设计的特点79 6.4 立体正交设计的步骤及实现85 第三篇实践篇85 第7章液压振动筛参数优化设计与试验85 7.1 振动筛基本原理89 7.2 试验台设计91 7.3 模拟试验101 7.4 液压振动筛参数的立体正交优化设计108 第8章液压激振压路机的液压振动系统优化108 8.1 液压激振压路机基本原理110 8.2 液压振动轮的模型试验117 参考文献10.神经网络稳定性理论主要责任者：钟守铭; 刘碧森; 王晓梅; 范小明主题词：人工神经网络; 运动稳定性理论; 高等学校; 教材出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-02116-2出版地：北京出版日期：200806页数：289内容简介5 前7 目录11 第1章绪论73 第2章Hopfield型神经网络的稳定性97 第3章细胞神经网络的稳定性150 第4章二阶神经网络的稳定性212 第5章随机神经网络的稳定性243 第6章神经网络的应用291 参考文献11. 神经模糊控制理论及应用丛书题名：自动控制技术应用丛书主要责任者：李国勇主题词：神经网络; 应用; 模糊控制出版者：电子工业出版社ISBN：978-7-121-07537-7出版地：北京出版日期：200901页数：3326 目录10 第一篇神经网络理论及其MA TLAB实现12 第1章神经网络理论77 第2章MATLAB神经网络工具箱191 第3章神经网络控制系统218 第二篇模糊逻辑理论及其MATLAB实现220 第4章模糊逻辑理论258 第5章MA TLAB模糊逻辑工具箱295 第6章模糊神经和模糊聚类及其MA TLAB实现327 附录A MA TLAB程序清单334 附录B MA TLAB函数一览表340 附录C MA TLAB函数分类索引342 参考文献12.时滞递归神经网络主要责任者：王林山主题词：时滞; 递归论; 神经网络出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-020533-9出版地：北京出版日期：200804页数：254出版说明9 前言13 目录15 第1章概述29 第2章几类递归神经网络模型44 第3章时滞局域递归神经网络的动力行为116 第4章时滞静态递归神经网络的动力行为154 第5章时滞反应扩散递归神经网络的动力行为214 第6章时滞反应扩散方程的吸引子与波动方程核截面的Hausdorff维数估计244 第7章Ляпунов定理的推广与矩阵微分方程的渐近行为研究265 索引13. 神经网络实用教程丛书题名：普通高等教育“十一五”规划教材主要责任者：张良均; 曹晶; 蒋世忠主题词：人工神经元网络; 高等学校; 教材出版者：机械工业出版社ISBN：978-7-111-23178-3出版地：北京出版日期：200802页数：1840001 7 目录0002 5 前言0003 11 第1章人工神经网络概述0004 19 第2章实用神经网络模型与学习算法0005 83 第3章神经网络优化方法0006 98 第4章nnToolKit神经网络工具包0007 135 第5章MA TLAB混合编程技术0008 175 第6章神经网络混合编程案例0009 181 附录2NDN神经网络建模仿真工具0010 194 参考文献14.细胞神经网络动力学主要责任者：黄立宏; 李雪梅主题词：神经网络; 细胞动力学; 生物数学出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-018109-1出版地：北京出版日期：200704页数：3334 内容简介5 前7 目录9 第一章细胞神经网络的模型及基本概念30 第二章基本理论60 第三章细胞神经网络的完全稳定性118 第四章细胞神经网络的全局渐近稳定性和指数稳定性176 第五章细胞神经网络的周期解与概周期解242 第六章细胞神经网络的动力学复杂性285 第七章一维细胞神经网络的动力学性质322 参考文献15. 人工神经网络基础丛书题名：研究生用教材主要责任者：丁士圻; 郭丽华主题词：人工神经元网络出版者：哈尔滨工程大学出版社ISBN：978-7-81133-206-3出版地：哈尔滨出版日期：200803页数：2084 内容简介5 前7 目录9 第1章绪论44 第2章前向多层网络86 第3章Hopfield网络110 第4章波尔兹曼机(BM)网络简介131 第5章自组织特征映射网络(SOFM)163 第6章ART网络197 第7章人工神经网络的软件实践和仿真15.智能控制理论及应用丛书题名：国家精品课程教材主要责任者：师黎; 陈铁军; 等主题词：智能控制出版者：清华大学出版社ISBN：978-7-302-16157-8出版地：北京出版日期：200904页数：408目录17 第1章绪论30 第2章模糊控制91 第3章模糊建模和模糊辨识118 第4章神经网络控制227 第5章模糊神经网络259 第6章专家系统301 第7章遗传算法333 第8章蚁群算法351 第9章DNA计算与基于DNA的软计算389 第10章其他智能控制16. 人工神经网络及其融合应用技术∙丛书题名：智能科学技术著作丛书∙主要责任者：钟珞 ; 饶文碧 ; 邹承明∙主题词：人工神经元网络 ; 研究∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-018325-5∙出版地：北京∙出版日期：200701∙页数：1607 目录13 第1章绪论24 第2章前馈型神经网络47 第3章反馈型神经网络58 第4章自组织型神经网络72 第5章量子神经网络81 第6章神经网络与遗传算法103 第7章神经网络与灰色系统123 第8章神经网络与专家系统139 第9章模糊神经网络159 参考文献164 附录Matlab简介17.智能技术及其应用：邵世煌教授论文集∙主要责任者：丁永生 ; 应浩 ; 等∙主题词：人工智能 ; 文集∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-023230-4∙出版地：北京∙出版日期：200902∙页数：573目录15 治学之路，开拓之道117 解析模糊控制理论：模糊控制系统的结构和稳定性分析127 不同模糊逻辑下模糊控制器的解析结构134 一个基于“类神经元”模型的智能控制系统及其在柔性臂上的应用研究142 交通系统的模糊控制及其神经网络实现149 采用遗传算法学习的神经网络控制器164 一种采用增强式学习的模糊控制系统研究169 基因算法及其在最优搜索上的应用191 DNA计算与软计算199 采用DNA遗传算法优化设计的TS模糊控制系统206 DNA计算研究的现状与展望223 混沌系统的一种自学习模糊控制228 用遗传算法引导混沌轨道405 模糊环境的表示及机器人轨迹规划409 多变地形下机器人路径规划415 一个环境知识的自学习方法444 含有模糊和随机参数的混合机会约束规划模型469 基于规则的模糊离散事件系统建模与控制研究491 基于最优HANKEL范数近似的线性相位IIR滤波器设计507 自适应逆控制的异步电机变频调速系统研究514 带有神经网络估计器的模糊直接转矩控制551 基于移动Agent的数字水印跟踪系统的设计和实现573 采用元胞自动机机理的针织电脑编织系统591 语词计算的广义模糊约束及其传播研究598 后记18.人工神经网络原理及应用∙丛书题名：现代计算机科学技术精品教材∙主要责任者：朱大奇 ; 史慧∙主题词：人工神经元网络∙出版者：科学出版社∙ISBN：7-03-016570-5∙出版地：北京∙出版日期：200603∙页数：218目录12 第1章人工神经网络的基础知识44 第2章BP误差反传神经网络76 第3章Hopfield反馈神经网络104 第4章BAM双向联想记忆神经网络117 第5章CMAC小脑神经网络139 第6章RBF径向基函数神经网络155 第7章SOM自组织特征映射神经网络175 第8章CPN对偶传播神经网络190 第9章ART自适应谐振理论210 第10章量子神经网络19.软计算及其应用要责任者：温显斌; 张桦; 张颖等主题词：电子计算机; 计算方法出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-023427-8出版地：北京出版日期：200902页数：189前7 目录11 第1章绪论24 第2章模拟退火算法45 第3章人工神经网络93 第4章遗传算法138 第5章支持向量机162 第6章模糊计算20计算智能与科学配方∙主要责任者：冯天瑾 ; 丁香乾∙其他责任者：杨宁 ; 马琳涛∙主题词：人工智能 ; 神经网络 ; 计算 ; 研究∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-020603-9∙出版地：北京∙出版日期：200801∙页数：272前10 目录16 第一章绪论38 第二章产品配方与感觉品质评估65 第三章神经网络与感觉评估99 第四章知识发现与复杂相关性分析154 第五章模式识别与原料分类187 第六章支持向量机方法214 第七章进化计算配方寻优方法243 第八章计算智能的若干哲理256 第九章人机交互智能配方系统278 参考文献287 致谢21.计算智能与计算电磁学主要责任者：田雨波; 钱鉴主题词：人工智能; 神经网络; 计算; 研究出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-021201-6出版地：北京出版日期：200804页数：2337 目录11 第1章绪论19 第2章遗传算法基本原理50 第3章遗传算法电磁应用98 第4章模糊理论基本原理122 第5章神经网络基本原理188 第6章神经网络电磁应用235 附录1 计算智能和计算电磁学相关网站236 附录2 相关程序22.脉冲耦合神经网络原理及其应用丛书题名：智能科学技术著作丛书主要责任者：马义德主题词：神经网络; 理论; 应用出版者：科学出版社ISBN：7-03-016657-4出版地：北京出版日期：200604页数：1826 内容简介9 《智能科字技术著作丛书》库11 前15 目录19 第1章神经网络图像处理技术34 第2章PCNN模型及其应用概述49 第3章PCNN在图像滤波中的应用66 第4章PCNN在图像分割中的应用120 第5章PCNN在图像编码中的应用137 第6章PCNN与图像增强152 第7章PCNN与粗集理论、形态学和小波变换182 第8章PCNN的其他应用23.人工神经网络教程主要责任者：韩力群主题词：人工神经元网络; 研究生; 教材出版者：北京邮电大学出版社ISBN：7-5635-1367-1出版地：北京出版日期：200612页数：3307 序9 目录17 第1章绪论38 第2章人工神经网络建模基础63 第3章感知器神经网络100 第4章自组织竞争神经网络143 第5章径向基函数神经网络162 第6章反馈神经网络192 第7章小脑模型神经网络201 第8章支持向量机218 第9章遗传算法与神经网络进化237 第10章神经网络系统设计与软硬件实现267 第11章人工神经系统281 附录A 常用算法的MA TLAB程序298 附录B 常用神经网络源程序340 附录C 神经网络常用术语英汉对照344 参考文献24.神经网络专家系统主要责任者：冯定主题词：人工神经元网络出版者：科学出版社ISBN：7-03-017734-7出版地：北京出版日期：200609页数：3487 目录11 第1章从专家系统到神经网络专家系统22 第2章神经网络设计75 第3章数据的前后处理94 第4章神经网络专家系统中的模糊数146 第5章基于神经网络的知识表示199 第6章机器学习218 第7章基于神经网络的推理251 参考文献254 附录神经网络源程序25.神经网络新理论与方法主要责任者：张代远主题词：人工神经元网络出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-13938-5出版地：北京出版日期：200611页数：1259 目录11 第1章概论17 第2章基本概念24 第3章实神经网络的代数算法44 第4章全局最小值分析51 第5章复数神经网络的代数算法61 第6章样条权函数神经网络及其学习算法124 第7章神经网络的统计灵敏度分析26.人工神经网络算法研究及应用主要责任者：田景文; 高美娟主题词：人工神经元网络; 计算方法; 研究出版者：北京理工大学出版社ISBN：7-5640-0786-9出版地：北京出版日期：200607页数：2837 目录9 第1章绪论32 第2章人工神经网络49 第3章改进遗传算法的径向基函数网络方法研究及应用95 第4章小波变换及小波神经网络方法研究及应用140 第5章模糊神经网络方法研究及应用189 第6章改进的模拟退火人工神经网络方法研究及应用235 第7章支持向量机方法研究及应用278 第8章结论281 参考文献27.神经计算与生长自组织网络主要责任者：程国建主题词：人工神经元网络; 计算; 自组织系统出版者：西安交通大学出版社ISBN：978-7-5605-2979-0出版地：西安出版日期：200810页数：242内容简介5 作者简介7 前17 目录23 第1章神经计算概述37 第2章人工神经网络的基本结构及其特性56 第3章神经感知器69 第4章自适应线性元件87 第5章多层前馈神经网络105 第6章径向基函数网络118 第7章古典生长型神经网络135 第8章生长型自组织神经网络158 第9章生长神经元结构及其变种182 第10章外生长型神经元结构206 第11章多生长神经元结构230 第12章双生长神经气网络252 参考文献28.神经计算原理丛书题名：计算机科学丛书主要责任者：（美）科斯塔尼克其他责任者：叶世伟; 王海娟主题词：突然南宫神经元网络; 计算出版者：机械工业出版社ISBN：978-7-111-20637-8出版地：北京出版日期：200705页数：491出版者的话7 专家指导委员会8 译者序9 前12 致谢13 重要符号和算符17 重要缩写词20 目录25 第一部分神经计算的基本概念和部分神经网络体系结构及其学习规则25 第1章神经计算概述40 第2章神经计算的基本概念95 第3章映射网络144 第4章自组织网络168 第5章递归网络和时间前馈网络201 第二部分神经计算的应用201 第6章用神经网络解决最优化问题238 第7章用神经网络解决矩阵代数问题275 第8章使用神经网络求解线性代数方程组318 第9章使用神经网络的统计方法372 第10章使用神经网络进行辨识、控制和枯计435 附录A 神经计算的数学基础497 主题索引29. 人工神经网络与模拟进化计算主要责任者：阎平凡主题词：人工神经元网络; 计算出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-10663-0出版地：北京出版日期：200509页数：639出版说明9 前11 第一版前15 目录27 第1章绪论37 第2章前馈网络77 第3章径向基函数网络112 第4章学习理论与网络结构选择166 第5章核方法与支持向量机210 第6章自组织系统(Ⅰ)236 第7章自组织系统(Ⅱ)271 第8章自组织系统(Ⅲ)302 第9章动态信号与系统的处理361 第10章多神经网络集成386 第11章反馈网络与联想存储器424 第12章神经网络用于优化计算441 第13章神经网络中的动力学问题463 第14章误差函数与参数优化方法487 第15章贝叶斯方法505 第16章神经网络在信号处理中的应用552 第17章进化计算概论与进化策略575 第18章遗传算法及其理论分析596 第19章遗传算法的设计与实现619 第20章遗传算法在神经网络中的应用626 第21章遗传算法在作业调度中的应用636 第22章分布估计算法660 索引30.人工神经网络与盲信号处理主要责任者：杨行竣; 郑君里主题词：人工神经元网络; 信号处理; 应用; 人工神经元网络出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-05880-6出版地：北京出版日期：200301页数：3997 目录11 第1章绪论33 第2章前向多层神经网络与递归神经网络123 第3章自组织神经网络163 第4章Hopfield神经网络244 第5章模糊神经网络311 第6章遗传算法及其在人工神经网络中的应用337 第7章盲信号处理31.人工神经网络理论、设计及应用（第二版）主要责任者：韩力群主题词：人工神经元网络; 高等学校; 教材出版者：化学工业出版社ISBN：978-7-5025-9523-4出版地：北京出版日期：2000709页数：2437 前9 目录15 1 绪论34 2 神经网络基础知识52 3 监督学习神经网络85 4 竞争学习神经网络121 5 组合学习神经网络133 6 反馈神经网络168 7 小脑模型神经网络178 8 基于数学原理的神经网络207 9 神经网络的系统设计与软件实现220 10 神经网络研究展望223 附录1 常用神经网络C语言源程序254 附录2 神经网络常用术语英汉对照256 参考文献。

基于支持向量机的上证指数回归预测作者：鲁孝平来源：《卷宗》2018年第01期摘要：针对股市当中证券指数的不确定性随机性和波动性等特点，提出一种基于支持向量机的预测模型对上证指数进行预测，利用SVM建立的回归模型对上证指数每日的开盘数进行拟合。

其结果表明，支持向量机的预测模型具有较高的拟合和预测精度，且支持向量机预测方法计算速度快，准确率高，具有很好的推广应用价值。

关键词：支持向量机；上证指数；回归预测1 引言股票起源于西方，到今天已经有300多年的历史了。

如今股市已经成为国民经济的“晴雨表”。

[1]股票的价格具有很大的不确定性，受政治、经济、投资者心理等诸多因素的影响。

因而股市的走势成为许多人关注的焦点。

近年来在股市预测方面运用的最广的是神经网络，BP神经网络由于它自身的优点如结构相对简单和很强的解决问题能力而成为流行和成功的方法。

然而由于神经网络自身存在的易于陷入局部极小值，隐含层难以确定，训练速度慢，过学习等问题所以也需要进一步改进。

支持向量机是Cortes和Vapnik在1995年首先提出的[2]，建立在统计学习理论和VC维理论和结构风险最小的基础上的，它在解决小样本、非线性和高维模式识别中具有独特的优势，还能够有效的克服维数灾难、过学习等问题，并且能够推广应用到函数拟合、实践序列预测等其他机器学习问题中，比起神经网络具有更大的优越性，如能够取得全局最优解，具有更好的泛化能力，结构容易确定等等。

[3][4]2 模型建立利用SVM建立的回归模型对上证指数每日的开盘数进行回归拟合。

假设上证指数每日的开盘数与前一日对的开盘指数、指数最高值、指数最低值、收盘指数、交易量、交易额相关，即把前一日的开盘指数、指数最高值、指数最低值、收盘指数、交易量、交易额作为当日开盘指数的自变量，当日的开盘指数为因变量。

3 MATLAB实现选取上证公司在1990-2009年间的交易数据，数据是一个4579*6的double型矩阵，记录的是从1990年开始到2009年期间内4579个交易日每日上证综合指数的各种指标，4579行表示每一天的上证指数的各种指标，6列分别表示当天上证指数的开盘数、指数最高值、指数最低值、收盘指数、当日交易量、当日交易额。

基于小波变换域的SVM股市时间序列预测算法
杨稣;史耀媛;宋恒
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2008(008)012
【摘要】研究利用小波变换技术提高基于SVM的股市时间序列预测算法的效果.采用结构相同的若干SVM同步预测股市时间序列数据在不同尺度下的小波变换系数,通过对各预测值进行加权组合预测股市变化趋势.其中所有SVM的核参数采用遗传算法同时自动进化调整.通过实证分析,以及同基于SVM的股市时间序列预测算法进行对比,结果证明结合小波变换技术能够更深入揭示股市规律.
【总页数】4页(P3171-3174)
【作者】杨稣;史耀媛;宋恒
【作者单位】西安电子科技大学,西安,710075;西北工业大学,西安,710072;西安电子科技大学,西安,710075;海军航空工程学院,烟台,264001
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.基于微博搜索和SVM的股市时间序列预测研究 [J], 周胜臣;施询之;瞿文婷;石英子;孙韵辰
2.基于SVM的多变量股市时间序列预测研究 [J], 金桃;岳敏;穆进超;宋伟国;何艳珊;陈毅
3.基于小波消噪和LS-SVM的混沌时间序列预测模型及其应用 [J], 秦永宽;黄声享;
赵卿
4.基于支持向量机的股市时间序列预测算法 [J], 杨稣;史耀媛;宋恒
5.基于改进的小波变换和LS-SVM模型的忙时话务量预测算法 [J], 李江豹;贾振红;覃锡忠;盛磊;陈丽
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利用中国股市历史数据建立上证综合指数的预测模型并进行模型验证与股指预测【摘要】本模型采用svm神经网络算法对2007年的股票形势进行分析、预测及验证，并预测出未来5天的开盘走势，此预测模型的精度达到99%。

并结合小波神经网络对其中特殊的国家政策及经济情况分析拟合，使模型更加符合实际的股指走势。

将两种算法取长补短，在2012年上半年的股指进行分析预测的基础上，对未来可能出现的经济干扰模型进行预估，预测出未来股指走势。

运用gui界面将建立的模型输出，使仿真模型更有操作性，运用此界面，选取不同的干扰模型及年份，预测出更合理的股指走势，预测真实可靠。

【关键词】svm算法；小波神经网络；股指预测；经济干扰模型；gui界面一、简介1.研究的意义及目的21世纪进入信息时代，随着大家生活水平的提高，股票自然而然也成为了一部分人的娱乐方式，甚至有人成为职业炒股。

股票和股票市场对国家企业的经济发展起到了积极的作用，如可以为投资者开拓投资渠道，增强投资的流动性和灵活性等。

但股票价格的形成机制是颇为复杂的，股票价格既受到多种因素，同时股票市场是国民经济的“晴雨表”和“报警器”，其作用不仅被政府所重视，更受到广大投资者的关注。

对股票投资者来说，未来股价变化趋势预测越准确，对利润的获取及风险的规避就越有把握。

因此对股票内在性质及预测的研究，帮助投资者掌握投资的方法，使投资者能更好的预测和分析股市，选择股票进行投资，优化组合投资，降低投资风险，获得最大收益，具有重大的理论意义和诱人的应用前景。

2.股票市场研究现状国内在股票的趋势走向预测中使用了很多数学方法，比如：神经网络、模糊神经网络、数据挖掘技术以及灰色预测等等。

其中有的比较好的方法的准确程度比较高，可是这些建立的模型有的所需要的样本太多，有的对于结果的预测不是非常准确。

另外由于股票中的影响因素非常多，单一的用一种方法很难有非常高的准确度。

以灰色预测方法为例，它只能在近期内的股票的走势作出预测，假如从长远角度来看，它就需要一些适当的改进和完善。

基于SVM的股票指数预测邹存利;张蕾;王玥;丛琳【摘要】随着中国经济的飞速发展,越来越多的人加入到股市这个大家庭中来。

由于股票市场具有高噪声、不确定等特性,使得股票的价格预测极为困难。

而较为准确的预测股票价格,有利于人们的投资。

本文选用国泰君安大智慧软件中2007年1月4日至2017年12月29日的沪深300指数中2676个交易日数据作为原始分析数据,通过建立支持向量机模型和ARMA模型进行分析并做出短期预测。

实验结果:采用支持向量机模型的预测数据与实际数据的拟合度较高,相对误差控制在4%左右;说明支持向量机模型可以对股票市场做出更准确的价格预测,可以为沪深股票市场股票价格走势的研究提供一些借鉴。

【期刊名称】《计算机科学与应用》【年(卷),期】2018(008)004【总页数】8页(P421-428)【关键词】沪深300指数;支持向量机;ARMA模型;股票预测;数据归一化【作者】邹存利;张蕾;王玥;丛琳【作者单位】[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;;[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;;[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;;[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;【正文语种】中文【中图分类】F21.引言股票市场瞬息万变，风险很高，而对股票指数的预测可以为我们从整体上把握股市的变动提供有效的信息。

沪深300指数是沪深证交所联合发布，以流动性和规模作为两大选样的根本标准，是一个能反映A股市场价格整体走势的指标。

所以对于沪深指数的预测具有十分重要的意义。

基于支持向量机的优良性能，考虑将其应用于股市指数的预测[5]。

支持向量机于1995年由Cortes和Vapnik等人正式发表，由于其在文本分类任务中显示出卓越性能，很快成为机器学习的主流技术，并直接掀起了“统计学习”在2000年前后的高潮。

Vapnik等人从六、七十年代开始致力于此方面研究，直到九十年代才使抽象的理论转化为通用的学习算法，其中核技巧才真正成为机器学习的通用基本技术。

基于信息粒化的SVM时序回归预测彭勇;陈俞强【摘要】为了提高SVM的学习效率和泛化能力,首先利用一种信息粒化算法对原始数据进行预处理,该算法能将样本空间划分为多个粒(子空间),降低样本规模,节省时间复杂度.然后将模糊粒化后的信息利用SVM进行回归分析,同时利用交叉验证选出最优的分类器调节参数,可降低分类器的复杂性和提高分类器的泛化能力,避免出现过学习和欠学习.最后通过预测上证指数的实验验证了该算法具有优越的特性,能够较为准确的进行时序回归预测.%In order to improve learning efficiency and generalization ability of SVM,firstly,the raw data is preprocessed by using an information granulation algorithm.This algorithm can divide sample space into multiple particles (subspace),reduce the sample size and save the time complexity.And then,the granulated information take SVM to carry on the regression analysis,while take cross validation to select the optimal classifier adjustable parameters,which can reduce the complexity of the classifier and improve the generalization capability of the classifier and avoid Over learning and less learning.Finally,the test results on forecasting the Shanghai Composite Index have proved that the system has a good-performance and make time series regression prediction precisely.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2013(022)005【总页数】6页(P163-167,206)【关键词】信息粒化;支持向量机;泛化能力;回归预测【作者】彭勇;陈俞强【作者单位】东莞职业技术学院计算机工程系,东莞523808;东莞职业技术学院计算机工程系,东莞523808;广东工业大学自动化学院,广州510006【正文语种】中文支持向量机 (SVM )是由 Vapnik于 20世纪 90年代初提出的一种新的机器学习方法. SVM 算法利用凸二次规划(quadratic programming, QP )、Mercer核、稀疏解和松弛向量等多项技术, 具有结构简单、训练误差低和泛化能力好等优点, 因而被广泛地应用于分类学习问题中. 但是当样本规模较大时, SVM算法在二次寻优过程中需要存储核矩阵和进行大量矩阵运算, 使得运算时间过长.信息粒化(IG, Information Granulation)最早有LotfiA. Zadeh教授提出的, 就是将一个整体分解成一个个的部分进行研究, 每一部分为一个信息粒[1]. Zadeh教授指出: 信息粒就是一些元素的集合, 这些元素由于难以识别、或相似、或接近或某种功能结合在一起. 在这样的理论背景下, 将信息粒化思想引入SVM中, 不仅可以丰富SVM理论, 而且可以推广SVM的应用领域, 本文主要是通过常用的粒划分方法构建粒空间获得一系列信息粒, 然后在每个信息粒上进行学习, 最后通过聚合信息粒上的信息获得最终的SVM决策函数.模糊信息粒就是以模糊集形式表示的信息粒. 用模糊集方法对时间序列进行模糊粒化, 主要分为两个步骤: 划分窗口和模糊化. 划分窗口就是将时间序列分割成若干小子序列, 作为操作窗口; 模糊化则是将产生的每一个窗口进行模糊化, 生成一个个模糊集, 也就是模糊信息粒. 这两种广义模式结合在一起就是模糊信息粒化, 称为f—粒化. 在f—粒化中, 最为关键的是模糊化的过程, 也就是在所给的窗口上建立一个合理地模糊集, 使其能够取代原来窗口中的数据, 表示相关的人们所关心的信息[4]. 将模糊信息粒化方法运用到原始数据预处理中, 在原空间上进行粒度划分, 进而在各个粒上进行 SV 训练, 可以将一个线性不可分问题转化为一系列线性可分问题, 从而获得多个决策函数; 同时, 这一学习机制也使得数据的泛化性能增强, 即可在SVM 的训练中得到间隔更宽的超平面. 也就是说将一个大规模QP问题, 通过粒度划分, 分解为一系列小的QP问题; 同时, 最后实现对原问题的求解.对于给定的时间序列, 考虑单窗口问题, 即把整个时序X看成是一个窗口进行模糊化, 模糊化的任务是在X上建立一个模糊粒子P, 既一个能够合理描述X的模糊概念G(以X为论域的模糊集合), 确定了G也就确定了模糊粒子P:所以模糊化过程的本质就是确定一个函数A的过程, A是模糊概念G的隶属函数, 既. 通常粒化时首先确定模糊概念的基本形式, 然后确定具体的隶属函数A.一般情况下, 模糊粒子P可以代替模糊概念G, 既P可简单描述为:常用的模糊粒子有以下几种基本形式[5]: 三角形, 高斯型, 抛物型. 本文选用三角型模糊粒子, 其隶属函数如下:建立模糊粒子的基本思想主要有: ①模糊粒子能够合理地代表原始数据; ②模糊粒子要有一定的特殊性. 既无论使用那种形式的模糊集来建立模糊粒子, 都要满足上面建立模糊粒子的基本思想. 为了满足上述的两个要求, 找到两者之间的最佳平衡, 可以考虑建立如下关于A的一个函数:其中, MA满足建立模糊粒子的基本思想①, NA满足建立模糊粒子的基本思想②. 当取、时则为满足模糊粒子的基本思想, 只需QA越大越好. MA是模糊集合A的能量值, 表示隶属函数的泛化性; NA表示模糊集合A的语义性度量, supp(A)是模糊集合的支持集．通过最大化指标Q确定细粒度的初始隶属函数参数a,m,b值．由于不同的特征对分类的重要度不同, 所以下一步需要结合分类性能对每个特征的粒化结果分别进行优化处理．设特征模糊粒化后的结果为, mi表示第i个特征包含的隶属函数个数, 并将该结果作为SVM的训练集样本.支持向量机的回归拟合基本思想是寻找一个最优分类面使得所有训练样本离该最优分类面的误差最小[6].不是一般性的, 设含有l个训练样本的训练集样本对为, 其中, 是第i个训练样本的输入列向量, 为对应的输出值.设在高维特征空间中建立的线性回归函数为:其中为非线性映射函数.定义线性不敏感损失函数其中f(x)为回归函数返回的预测值; y为对应的真实值.回归拟合的过程就是解出w, b的过程, 既其中为松弛变量, C为惩罚因子, C越大表示对训练误差大于的样本惩罚越大, 规定了回归函数的误差要求, 越小表示回归函数的误差越小.求解式(8), 并转换为对偶形式:其中, 为核函数.设求式(9)得到的最优解为, 则有其中, Nnsv为支持向量个数.于是, 回归函数为:其中, 只有部分参数不为0, 其对应的样本即为问题中的支持向量.其基本结构如图2所示, 输出是中间节点的线性组合, 每个中间节点对应一个支持向量[7].从上述模型可以看出SVM分类器通过求解式(9)来获得最优分类超平面, 如随着数据规模增大, SVM学习效率迅速下降, 在特定空间泛化能力受到限制. 通过模糊信息粒化方法模型提前对特征空间进行划分, 使其成为为一系列子空间, 求解目标转向为子空间构造SVM分类器. 由此直观上就可降低样本规模, 节省时间复杂度, 更重要的是可降低分类器的复杂性.传统的SVM分类器将整个特征空间用一个连续的分类超平面划分, 而粒度SVM机制将整个特征空间划分为一系列子空间, 目标转向为子空间构造SVM分类器. 如此就可降低样本规模, 节省时间复杂度, 更重要的是可降低分类器的复杂性, 却保证了分类精度, 而且不会发生过学习现象并且提升了分类器的泛化能力. 同时这种学习方法本质上可以并行实现, 从而获得更高的学习效率[8,9]. 其算法流程如下:从算法流程可以看出, 模糊信息粒化主要是对SVM的原始数据进行预处理, 关键在于粒化后的特征空间有效地简化了模糊特征和类别之间的关系, 粒化结果能达到最好的分类性, 从而提高SVM的学习效率.为了验证上述算法的效果本文采取该算法预测上证开盘指数, 首先收集从1991年1月11日到2009年9月12日这段期间的上证指数[10](如图4所示), 预测下5个交易日的变化趋势和变化空间.首先利用模糊粒化模型对原始数据进行信息粒化, 结果如图5所示 . 这里min, M, max分别为模糊粒子的三个参数, 对应的是原始数据变化的最小值、大体平均水平和最大值.由于对min, M, max三个模糊粒子进行回归预测的过程类似, 这里只给出模糊粒子M的运行结果 , 首先将M进行归一化处理, 结果如图6.为了得到比较理想的回归预测效果, 本文采取交叉验证的方法来寻找回归的最佳参数, 交叉验证是用来验证分类器性能的一种统计分析方法, 基本思想是在某种意义下将原始数据进行分组, 一部分作为训练集, 另一部分作为验证集. 其方法是首先用训练集对分类器进行训练, 再利用验证集测试得到的模型, 以得到的分类准确率作为评价分类器的性能指标. 交叉验证首先进行粗略的寻找, 实验结果见图7, 观察粗略寻找结构后再进行精细选择, 实验结果见图8.得到最佳参数C=256, g=0.02209.利用上述参数进行进行训练和预测, 可以得拟合效果图9和误差可视化图10.为了进一步验证基于信息粒化的SVM模型的优势, 我们同时采取传统SVM模型同样对上证开盘指数进行预测, 但是由于训练样本较大,从而导致训练时间过长和效果不佳, 具体实验结果见图11和图12, 从图12可以看出, 传统SVM在大样本情况下, 训练效果不佳.对max和min也进行回归预测, 得到的结果如下表1:本文将粒度计算思想引入SVM中, 用以改进传统SVM分类器的训练速度极大地受到训练集规模的影响、在特定的空间中泛化能力受到限制、应用领域有待于进一步拓展等缺陷, 对上证指数进行了预测. 通过表1可以看出, 5天内上证指数都在我们的预测范围内, 这说明基于信息粒化的支持向量机回归预测方法有较好的预测效果, 该研究成果不仅可以丰富SVM的理论和方法研究, 同时SVM在非平衡数据处理的成功应用也有望进一步拓展SVM的应用领域.1 郎丛妍,须德,李兵.一种基于模糊信息粒化的视频时空显著单元提取方法.电子学报,2007,35(10):2023-2028.2 Zadeh LA. Toward a theory of fuzzy information granula- tion and its centrality in human reasoning and fuzzy logic. Fuzzy Sets and Systems,1997,90(2):111-127.3 Skowron A. Toward intelligent systems: calculi of infor- mation granules. Proc. of International Workshop on Rough Set Theory and Granular Computing (RSTGC-2001), Bulletin of International Rough SetSociety.Japan:[s.n.], 2001.4 修保新,刘忠,张维明,阳东升.基于信息粒化理论的主体间任务分配方法.国防科技大学学报,2007,29(3):71-75.5 侯方国,胡圣武.模糊信息粒化理论在空间信息系统地位的探讨.测绘与空间地理信息,2004,27(3):14-16.6 Chapelle O, Vapnik V, Bousquet O, Mukherjee S. Choosing multiple parameters for support vector machines.Machine Learning,2002,46(1-3).7 Vladimir C, Ma YQ. Practical selection of SVM parameters and noise estimation for SVM regression.Neural Networks, 2004,17(1):113-126.8 Keerthi SS, Lin CJ. Asymptotic behaviors of support vector machines with gaussian kernel. Neural Computation,2003,15 (7):1667-1689.9 Lin HT, Lin CHJ. A study on sigmoid kernels for SVM and the training of non-PSD kernels by SMO-type methods. Taipei: Department of Computer Science and Information Engineering National Tai wan University, 2005. 10 严晓明.基于优化GA属性约简的上证指数预测.福建师范大学学报(自然科学版),2011,27(5):29-33.。

基于SVM方法的股票市场预测研究股票市场涨跌的不确定性已经成为了投资人最关心的问题之一。

假如能够提前预测出股票市场的走势，那么就可以帮助投资人更好地制定投资策略，减少投资风险，增加投资收益。

在现代科技的发展下，预测股票市场的方法有很多种，其中一种比较常用的方法是基于机器学习算法的预测方法。

本文将介绍一种基于SVM方法的股票市场预测研究。

1、股票市场预测概述股票市场预测一直是投资人的难题。

传统的预测方法有技术分析法、基本分析法和市场心理学等。

但是这些预测方法常常受到各种因素的影响，如政治局势、经济形势等等。

目前，基于机器学习的方法应用于股票市场预测成为了一个新的研究热点。

机器学习是研究如何让计算机通过经验不断提高性能的学科。

在股票市场预测中，机器学习算法可以通过建立数学模型来分析股票市场的历史数据，以获取市场趋势并进行预测。

机器学习算法的灵活性和准确性，使得它成为股票市场预测的一个有效工具。

2、SVM的基本原理支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习算法。

它最初是由Vladimir N. Vapnik和Alexey Ya. Chervonenkis在1963年提出的。

SVM的基本思想是在高维空间中找到最优的超平面，从而实现数据的分类。

SVM算法具有很好的准确性和泛化能力，并且能够有效的避免过拟合现象。

在SVM算法中，数据点被表示为向量的形式，这些向量被加入到一个特征空间中。

特征空间的维度被称为特征数量，通常情况下，特征数量比数据点的数量多得多。

在特征空间中，SVM算法构建一个n维超平面，使得两侧的数据点能够分别归类到不同的类别中。

这个过程可以看作是在将数据点投影到低维空间中，尽可能的让不同的数据类别之间有最大的分割距离。

3、SVM在股票市场预测中的应用SVM算法是一种通用的机器学习算法，适用于多种领域。

在股票市场预测中，SVM算法也被大量研究和应用。

通过对历史股票数据的分析，我们可以得到一个股票价格的趋势，并以此为训练集。

基于SVM的多变量股市时间序列预测研究金桃;岳敏;穆进超;宋伟国;何艳珊;陈毅【摘要】目前在股市时间序列预测中,大多数采用单变量时间序列预测算法,导致预测准确度不够高.提出采用基于支持向量机SVM(Support Vector Machines)的多变量股市时间序列预测算法,来提高预测准确度.SVM训练算法中,合适的参数可以使训练模型具有更好泛化能力.交叉验证具有指导参数选择的能力,然而考虑到交叉验证算法效率不高的问题,将其并行化,既达到了参数优选的目的,又避免了传统交叉验证效率低的问题.然后,根据较优参数建立多变量SVM时间序列回归预测模型,进行预测.实验证明,预测平均绝对百分比误差控制在10%以内,并且较之单变量的SVM回归预测有更好的泛化能力.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2010(027)006【总页数】5页(P191-194,209)【关键词】支持向量机;回归;多变量;交叉验证;并行【作者】金桃;岳敏;穆进超;宋伟国;何艳珊;陈毅【作者单位】吉林广播电视大学教学处理工系,吉林,长春,130022;兰州大学计算机科学与工程学院,甘肃,兰州,730000;兰州大学计算机科学与工程学院,甘肃,兰州,730000;兰州大学计算机科学与工程学院,甘肃,兰州,730000;兰州大学计算机科学与工程学院,甘肃,兰州,730000;兰州大学计算机科学与工程学院,甘肃,兰州,730000【正文语种】中文0 引言随着股票市场的发展,股票时间序列预测开始成为人们研究的热点。

目前对于时间序列预测采用的预测方法主要有自回归模型,滑动平均模型,灰色预测法,神经网络预测法,支持向量机。

支持向量机基于结构风险最小化原则,从理论上保证算法的全局最优;而且,支持向量机用核函数思想,能够解决维数灾难问题,使得计算大大简化。

支持向量机SVM由Vapnik及其研究小组于 1995年提出[1],通过非线性变换将非线性数据转化为某个高维空间中的线性问题,被广泛用于分类、预测和回归,应用于时间序列预测研究有很好的效果。