摘要：研究股票价格变化预测问题，股票价格受多种影响，导致具有突变性、非线性和随机性，单一预测方法只能描述股票价格部分变化规律，预测精度低。为提高股票价格预测精度，提出一种基于数据挖掘技术的股票价格组合预测模型。根据股票价格变化特点，首先对其线性变化规律进行建模预测，并对非线性变化规律进行建模预测，最后将两种预测结果进行融合，得到股票价格的最终预测结果。仿真结果表明，相对于单一股票价格预测模型，组合预测模型提高了股票价格预测精度，降低了股票价格预测误差，更加全面、准确反映了股票价格的变化规律，是一种有效、高精度的股票价格预测参考手段。

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