基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测

资 源 简 介

SVM不但可以用来分类也可以用来做回归预测分析,这个案例中我们就来看一下如何用SVM做回归预测分析.对于大盘指数 的有效预测可以为从整体上观测股市的变化提供强有力的信息,所以对于上证指数的预测 很有意义,SVM不但可以用来做分类预测,也可以用来做回归分析,通过对上证指数从 1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析,最终拟合的结果是:均方误差 MSE = 1.95029e-005 平方相关系数 R = 99.9345%.回归拟合结果还是比较理想的.

详 情 说 明

在本文中，我们将探讨SVM在回归预测分析中的应用。SVM不仅可以用于分类，还可以用于回归分析，特别是在预测股市变化方面。为了更好地观察股市的整体变化，对上证指数进行有效预测非常有意义。通过对1990.12.20-2009.08.19期间上证指数每日开盘数进行回归分析，我们可以得到更精准的预测结果。在这个案例中，我们将看到如何使用SVM进行回归预测分析，以预测上证指数变化趋势。最终的回归拟合结果表明，均方误差MSE为1.95029e-005，平方相关系数R为99.9345%，这表明回归拟合结果非常理想。通过深入研究SVM在回归预测分析中的应用，我们可以更好地理解股市变化的规律，并为投资决策提供更加可靠的信息。