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文檔簡介
1、 本文研究內(nèi)容包括系統(tǒng)逼近，分析金融時間序列的非線性特征并進(jìn)行預(yù)測。為了提高系統(tǒng)逼近性能，重點研究核學(xué)習(xí)機(jī)器算法，提出了改進(jìn)核學(xué)習(xí)機(jī)器的一些方法并將這些方法應(yīng)用到金融時間序列預(yù)測中，由此提出了基于多類分類的金融時間序列漲跌幅度預(yù)測及基于版本空間解析中心回歸機(jī)器金融時間序列趨勢預(yù)測方法?！ ≌麄€研究中的創(chuàng)新性工作主要體現(xiàn)在以下幾個方面：提出了一種改進(jìn)的ACM分類器算法，克服了原始ACM分類器因缺乏稀疏性造成泛化性能下降以及增加分類時間
2、復(fù)雜度和存儲復(fù)雜度問題。算法首先分析冗余約束對ACM分類器性能的影響；然后引入稀疏界理論為冗余約束約簡提供理論基礎(chǔ)；最后從多面體的冗余約束約簡算法出發(fā)，解決了多面錐的冗余約束約簡算法，并將此約簡算法嵌入到ACM學(xué)習(xí)機(jī)器框架，從而得出了一種基于主版本空間的ACM分類器。。提出了一種基于最優(yōu)核M-ACM股指序列漲跌幅預(yù)測方法。提出了一種基于ACMR的預(yù)測股指序列趨勢的方法。利用冗余小波變換(平移不變)提取出股指序列的趨勢。然后將趨勢嵌入到非
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