摘要：支持向量机是基于统计学的一种新型的机器学习和数据挖掘的技术,实现了结构风险最小化原则。由于金融时间序列是非平稳的、复杂的,非线性的,含有噪声数据,传统的方法很难得到满意的预测效果。提出了基于支持向量机的金融时间序列预测的方法,应用到我国上证180指数预测中,实验结果表明支持向量机方法对动态的金融时间序列具有较好的建模能力,达到了较好的预测效果。

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