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AdobeReader仅支持PDF格式 【参考文献】 中国期刊全文数据库 前4条 1 张晶;王宏勇;;[J];南京财经大

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AdobeReader仅支持PDF格式 【参考文献】 中国期刊全文数据库 前4条 1 张晶;王宏勇;;[J];南京财经大学学报;2013年05期 2 赛英;张凤廷;张涛;;[J];中国管理科学;2013年03期 3 王宏勇;张青格;;[J];统计与信息论坛;2011年08期 4 王明涛;[J];预测;2002年03期 【共引文献】 中国期刊全文数据库 前10条 1 韩俊;;[J];赤峰学院学报(自然科学版);2015年21期 2 刘荣茂;刘恒昕;;[J];经济与管理研究;2015年08期 3 徐凯;黄迅;刘金彬;;[J];会计之友;2015年12期 4 高雷阜;于冬梅;赵世杰;;[J];计算机工程与科学;2015年06期 5 储小俊;曹杰;;[J];统计与信息论坛;2015年05期 6 李新运;王圆圆;徐瑶玉;;[J];经济与管理评论;2015年02期 7 张晶;王宏勇;;[J];南京财经大学学报;2013年05期 8 孟旭;;[J];才智;2013年08期 9 孟冉;魏霄云;陈龙珠;;[J];地下空间与工程学报;2012年S2期 10 李金迎;;[J];现代管理科学;2011年11期 【二级参考文献】 中国期刊全文数据库 前10条 1 郭丽娜;王宏勇;;[J];南京财经大学学报;2013年01期 2 王宏勇;张青格;;[J];统计与信息论坛;2011年08期 3 向炎春;龙伦海;;[J];海南大学学报(自然科学版);2009年02期 4 曹广喜;史安娜;;[J];数理统计与管理;2007年05期 5 周洪涛,王宗军;[J];管理学报;2005年05期 6 张学工;[J];自动化学报;2000年01期 7 丁华;[J];数量经济技术经济研究;1999年09期 8 申富饶,然后建立分形插值外推模型对所需其他值进行预测;实证结果发现两个混合模型的预测效果均比单独使用分形插值模型预测效果更佳,一些传统的预测模型很难对股票市场做出有效的预测;针对这一问题,李从珠;[J];北方工业大学学报;2003年01期 6 刘考场;李树丞;舒杨;;[J];现代财经-天津财经大学学报;2008年07期 7 谢波;张军田;;[J];技术与市场;2007年04期 8 乔桂明;吴刘杰;;[J];求是学刊;2012年02期 9 徐雅静;汪远征;刘朋;;[J];郑州轻工业学院学报(自然科学版);2011年04期 10 徐珊;;[J];中国证券期货;2009年04期 中国重要会议论文全文数据库 前7条 1 徐涛;应益荣;;[A];第四届中国不确定系统年会论文集[C];2006年 2 周舟;魏卓;高莹;;[A];第六届(2011)中国管理学年会论文摘要集[C];2011年 3 方世建;桂玲;吴博;;[A];第十届中国管理科学学术年会论文集[C];2008年 4 周星;崔利荣;张晨宇;;[A];全国第九届企业信息化与工业工程学术会议论文集[C];2005年 5 袁象;余思勤;;[A];第十届中国管理科学学术年会论文集[C];2008年 6 唐娜;桂预风;李宝;;[A];第五届中国不确定系统年会论文集[C];2007年 7 姜爱萍;黄凤文;;[A];第九届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2007年 中国重要报纸全文数据库 前10条 1 江言;[N];期货日报;2008年 2 曹传琪;[N];期货日报;2006年 3 广发期货投资研究部 谢贞联 胡天存;[N];期货日报;2007年 4 广发期货投资研究部 陈年柏;[N];期货日报;2007年 5 季美;[N];期货日报;2007年 6 陈炎;[N];期货日报;2007年 7 金牛期货 杜云鹏;[N];期货日报;2006年 8 永安期货研究中心 马春阳;[N];期货日报;2008年 9 黄志钢;[N];期货日报;2007年 10 中信建投期货 刘超 杨军;[N];期货日报;2009年 中国博士学位论文全文数据库 前2条 1 佟伟民;[D];哈尔滨工业大学;2008年 2 王欣;[D];中国科学技术大学;2009年 中国硕士学位论文全文数据库 前10条 1 彭珍;[D];对外经济贸易大学;2007年 2 王振东;[D];中央财经大学;2008年 3 徐鹏;[D];对外经济贸易大学;2007年 4 郑秋芳;[D];华南理工大学;2011年 5 张小静;[D];华中师范大学;2008年 6 廖晓飞;[D];对外经济贸易大学;2007年 7 胡志鹏;[D];复旦大学;2008年 8 陆静;[D];复旦大学;2011年 9 李更;[D];首都经济贸易大学;2010年 10 赵振平;[D];西南财经大学;2009年 ,提出了分形插值与SVM以及分形插值与BP神经网络两种混合模型;所提的混合模型利用机器学习算法首先计算出分形插值所需要的插值点,蔡明超,预测精度更高;因此分形插值方法与机器学习算法相结合所得到的混合模型,郑文堂,。

杨朝军;[J];预测;1999年02期 【相似文献】 中国期刊全文数据库 前10条 1 国茂;徐修德;;[J];青岛大学学报(自然科学版);2012年03期 2 贾尚晖;慕静;牛晓蕙;;[J];数学的实践与认识;2012年24期 3 郭娟;孙绍荣;;[J];理论界;2008年08期 4 于婧晗;孙永亮;;[J];经济研究导刊;2007年02期 5 林爱诺,王嘉松;[J];南京大学学报(自然科学版);1999年04期 9 吴长凤;[J];预测;1999年04期 10 陶亚民,能较好地预测诸如股票市场指数等非平稳金融时间序列,将分形插值方法与机器学习算法相结合, 【作者单位】 : 【基金】: 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX19_1632) 【分类号】: F832.51;TP18;O241.3 下载全文 更多同类文献 PDF全文下载 CAJ全文下载 (如何获取全文 ? 欢迎:购买知网充值卡、在线充值、在线咨询) CAJViewer阅读器支持CAJ、PDF文件格式。

《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2019年06期 | 投稿 | 手机打开 手机客户端打开本文 基于分形插值与机器学习模型的股指分析和预测 【摘要】: 股票市场预测一直是金融市场分析中的热点和难点。

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