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基于SVM的时态数据挖掘及在证券分析中的应用研究

庄彬

   时态数据的预测和周期发现是时态数据挖掘的一个重要的研究方向。预测是用被预测事物过去或现在的已知数据,构造依时间变化的挖掘模型,对将来的未知做出预测。而周期发现则是根据已知数据,构造时态重复模式,发现事物运行的规律。支持向量机是九十年代中期提出来的新一代数据挖掘工具,具有全局最优、结构简单、推广能力强等优点,本文将支持向量机方法应用于时态数据预测挖掘中,主要解决分类和回归问题,可用于金融、气象、水文、超市和医疗等领域的预测问题,本课题的研究具有重要的理论意义和应用价值。 全文共分五章,具体内容如下。 第一章阐述了时态数据挖掘的研究背景以及有关的技术,分析了其研究现状,探讨了支持向量机在该领域中已取得的成果、存在的不足,由此引出本课题的研究意义和研究内容。 第二章对时态数据有关的概念和理论进行了研究。在此基础上,构造了时态数据模型以及时态事件模型,给出了相关定义和性质,为下一步进行研究提供了理论基础。 第三章介绍了支持向量机理论,以统计学习理论为基础,分别介绍了支持向量分类机和回归机。 第四章提出了由基时态数据模型构造其他时态模型的方法,基于ν-支持向量机回归给出了时态数据预测的方法。 第五章扩展了时态数据模型,提出了时态数据的周期模式,并利用ν-支持向量机分类算法的一些优点,给出了时态数据周期发现的方法。 本文主要获得的研究成果和创新如下:1、建立了基于SVM的时态数据预测挖掘方法;2、建立了基于SVM的时态数据周期模式的挖掘方法;3、给出了由基时态数据构造其他时态数据的方法。……   
[关键词]:时态数据;支持向量机;周期;预测
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:浙江工业大学2007年