【摘 要】
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针对目前粒度支持向量回归机的粒划算法只考虑了距离因素,引入时序因素,提出适用于金融时间序列的基于距离和时序的层次粒度支持向量回归机（DTHGSVR）.该方法首先将训练样本通过
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,沈阳农业大学信息与电气工程学院
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针对目前粒度支持向量回归机的粒划算法只考虑了距离因素,引入时序因素,提出适用于金融时间序列的基于距离和时序的层次粒度支持向量回归机（DTHGSVR）.该方法首先将训练样本通过核函数映射到高维空间,并在该特征空间中进行初始粒划.然后,通过衡量样本粒与当前回归超平面的距离以及当前样本粒时序的综合因素,找到含有较多回归信息的粒,并通过计算其半径、密度及时序信息进行深层次的动态粒划.如此循环迭代,直到没有粒需要进行深层划分为止.最后,对不同层次的粒进行回归训练.采用提出的基于距离和时序因素的层次粒度支持向量回归机
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