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基于在线序列ELM算法的高效股票预测
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作者 杨乐 张瑞 《纯粹数学与应用数学》 CSCD 2012年第6期834-838,共5页
传统的股票预测方法通常采用前一段时间的股票价格预测后一段时间的股票价格.本文提出了一种仅用前一天的股票数据预测后一段时间的股票数据的新方法,先对股市收集到的原始数据进行错位排序,然后采用在线序列ELM算法进行预测.预测结果显... 传统的股票预测方法通常采用前一段时间的股票价格预测后一段时间的股票价格.本文提出了一种仅用前一天的股票数据预测后一段时间的股票数据的新方法,先对股市收集到的原始数据进行错位排序,然后采用在线序列ELM算法进行预测.预测结果显示,这样不仅预测精度高,而且速度也很快. 展开更多
关键词 在线序列ELM算法 错位排序 最小二乘法 股票预测
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