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463Vol．46，No．3
第卷第期
20163JOUＲNALOFUNIVEＲSITYOFSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINAMar．2016
年月
文章编号:0253-2778(2016)3-0238-09
基于SVM修正的模糊时间序列模型
在沪指预测中的应用
，，
李小琳孙玥刘洋
(，210093)
南京大学管理学院江苏南京
:，
摘要传统股票指数研究方法多停留在经验判断或简单的数据分析阶段主要方法有基本面分析
、，，
法交易指标分析法等这类分析方法或是对以往数据包含的信息使用效率比较低或是对使用者
．，．，
的经验积累要求很高近年来数据挖掘方法在股市中已有很多成功的应用在上述工作的基础上
从以下三方面提出一种改进的糊时间序列(fuzzytimeseries，FTS)模型并将其应用于股市预测中:
;;SVM
一是提出了新的区间划分方法二是提出新的模糊集权重公式三是运用分类算法进行模型
修正，FTS．1996～2003，．
提出组合模型样本是选取年上证指数数据利用提出模型进行指数预测
，FTS，．
实验结果表明与多种重要模型进行比较本文提出的改进模型效果更优
:;SVM;
关键词模糊时间序列算法股指预测
中图分类号:TP311文献标识码:Adoi:10．3969/j．issn．0253-2778．2016．03．009
引用格式:LIXiaolin，SUNYue，LIUYang．ForecastingShanghaistockindexusingFTSmodelbasedonSVM-modify
［J］．JournalofUniversityofScienceandTechnologyofChina，2016，46(3):238-246．
，，．SVM［J］．
李小琳孙玥刘洋基于
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