[发明专利]一种分析股票趋势的方法在审
| 申请号： | 202010818867.3 | 申请日： | 2020-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN111899113A | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 周珺妮;史小宏 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06Q40/06 | 分类号： | G06Q40/06;G06Q10/04;G06Q10/06;G06N3/00 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 包姝晴;张静洁 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种分析股票趋势的方法，通过所述方法获取股票数据，形成特征数据集；然后初始化股票数据集的速度与位置信息，更新每一个粒子点的局部最优值点、每一个粒子每一维的迭代步数和自适应速度值，更新所有粒子点的速度及位置，从所有粒子历史局部最优值点中找到种群的全局最优值点；最后根据最优特征构建数据矩阵，将数据矩阵进行RF分类，得到分类结果，进行股票预测，预测结果正确率与BPSO—RF算法相比较。本发明利用优化后的离散二进制粒子群改进随机森林算法，剔除冗余特征，筛选最优特征，输入RF算法进行股票预测，提高预测精度；本发明方法具有较快的收敛速度，在同样的迭代步骤内能够找到更好的目标函数最优值，减少股票预测时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分析 股票 趋势 方法 | ||
【主权项】：
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