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基于影响力传动的Kuramoto股市预测模型
被引量：
5
1
作者
戚国全
王浩
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期761-766,共6页
文章基于同步振子Kuramoto模型,提出了影响力传动的Kuramoto股市趋势预测模型(IT-KFM)。IT-KFM模型运用贝叶斯网络构建振子之间的结构关系,引入影响力传动,给出传动因子量化方法,将传动因子的传动参数加入到原Kuramoto模型中,进而根据...
文章基于同步振子Kuramoto模型,提出了影响力传动的Kuramoto股市趋势预测模型(IT-KFM)。IT-KFM模型运用贝叶斯网络构建振子之间的结构关系,引入影响力传动,给出传动因子量化方法,将传动因子的传动参数加入到原Kuramoto模型中,进而根据不同振子间相位协方差的趋势变化分析和预测股市趋势,实验结果证明,IT-KFM算法相对于标准的SVM网络,在股票的走势预测方面有较好的预测效果。
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关键词
KURAMOTO
模型
贝叶斯网络
股市预测
影响力
传动因子
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职称材料
题名
基于影响力传动的Kuramoto股市预测模型
被引量：
5
1
作者
戚国全
王浩
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期761-766,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61070131
61175051
61175033)
文摘
文章基于同步振子Kuramoto模型,提出了影响力传动的Kuramoto股市趋势预测模型(IT-KFM)。IT-KFM模型运用贝叶斯网络构建振子之间的结构关系,引入影响力传动,给出传动因子量化方法,将传动因子的传动参数加入到原Kuramoto模型中,进而根据不同振子间相位协方差的趋势变化分析和预测股市趋势,实验结果证明,IT-KFM算法相对于标准的SVM网络,在股票的走势预测方面有较好的预测效果。
关键词
KURAMOTO
模型
贝叶斯网络
股市预测
影响力
传动因子
Keywords
Kuramoto model
Bayesian network
stock market forecast
influence
transmission factor
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
F830.91 [经济管理—金融学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于影响力传动的Kuramoto股市预测模型
戚国全
王浩
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016
5
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