龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
摘要：本发明公开了一种融合聚类与集成学习的金融股票预测方法，涉及股票预测技术领域，该系统包括以下组成部分：定期收集金融股票数据，包括股票价格、成交量、市盈率指标，并对数据进行预处理；利用聚类算法对预处理后的股票数据进行聚类分析，得到不同的股票簇，随着新数据的到来，定期重新进行聚类分析，更新股票簇的划分，本发明通过动态聚类调整和集成学习模型构建，能够实时地根据新到达的金融股票数据更新股票簇的划分和预测模型，使得预测模型能够迅速适应市场的动态变化，提高了预测结果的准确性和可靠性，帮助投资者及时把握市场趋势，做出更为准确的投资决策。
主权项：1.一种融合聚类与集成学习的金融股票预测方法，其特征在于，所述方法包括：S100，数据收集与处理：定期收集金融股票数据，包括股票价格、成交量、市盈率指标，并对所述金融股票数据进行预处理；S200，动态聚类调整：利用预设的聚类算法对预处理后的所述金融股票数据进行聚类分析，得到不同的股票簇，随着后期新数据的到来，定期对所述后期新数据以及现有的所述金融股票数据重新进行聚类分析，更新所述股票簇的划分并评估聚类结果的质量，根据评估结果调整聚类算法的参数；S300，集成学习模型构建：针对每个所述股票簇，选择预设的至少一种机器学习算法进行训练，并在训练过程中，使用预设的交叉验证方法评估模型的性能，并对不同的所述机器学习算法的输出结果进行集成，得到最终的预测结果；S400，预测结果评估与优化：将所述预测结果与实际股票价格进行比较，用于评估预测模型的性能，根据评估结果对预设的聚类算法和集成学习模型的参数进行调整，并进行在线学习和实时更新预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北源达信息技术股份有限公司 一种融合聚类与集成学习的金融股票预测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号