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基于在线序列ELM算法的高效股票预测
  • ISSN号:1008-5513
  • 期刊名称:《纯粹数学与应用数学》
  • 时间:0
  • 分类:O29[理学—应用数学;理学—数学]
  • 作者机构:[1]西北大学数学系,陕西西安710127
  • 相关基金:国家自然科学基金(61075050).
中文摘要:

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.

英文摘要:

Traditional stock prediction method usually uses the stock price of some time ago to forecast after a period of time~s. This paper puts forward a new method which uses the stock data of the day before to forecast the following period of timeJs. Apply dislocation ranking method to the original data, after which use online sequential extreme learning machine algorithm to forecast. Forecasting results shows that the forecast precision and speed is high.

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期刊信息
  • 《纯粹数学与应用数学》
  • 北大核心期刊(2004版)
  • 主管单位:陕西省教育厅
  • 主办单位:西北大学
  • 主编:辛周平
  • 地址:西安市长安区学府大道1号
  • 邮编:710127
  • 邮箱:sxbjb@nwu.edu.cn
  • 电话:029-88308431
  • 国际标准刊号:ISSN:1008-5513
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1240/O1
  • 邮发代号:52-274
  • 获奖情况:
  • 2000年荣获《CAJ-CD规范》执行优秀奖,2006年获陕西省出版编辑良好奖,2006年出版编辑良好奖,2011-2012年度陕西省科技期刊编辑学会“优秀科技...
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,中国北大核心期刊(2004版)
  • 被引量:2975