Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,637,496
MÔ HÌNH HAI GIAI ĐOẠN DỰ ĐOÁN GIÁ CỔ PHIỂU VỚI K-MEANS VÀ FUZZY-SVM
marriage affairs
open
i want an affair
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Nguyễn Đức Hiển
Nơi đăng:
Tạp chí Khoa học Công nghệ ĐHĐN;
S
ố:
Số 12(85).2014, Quyển 2;
Từ->đến trang
: 25;
Năm:
2014
Lĩnh vực:
Xã hội nhân văn;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Trong nước
TÓM TẮT
Bài báo đề xuất một mô hình dự đoán giá cổ phiếu kết hợp K-Means và fuzzy – Support Vector Machines (fuzzy-SVM). Việc trích xuất tập luật mờ từ dữ liệu thô dựa vào sự kết hợp của các mô hình học thống kê chính là cơ sở của mô hình đề xuất. Kiến trúc của mô hình gồm hai giai đoạn, giai đoạn một sẽ áp dụng thuật toán K-means để phân chia không gian dữ liệu đầu vào thành nhiều cụm riêng biệt. Ở giai đoạn hai, với mỗi phân vùng của dữ liệu đầu vào, mô hình fuzzy-SVM (thuật toán f-SVM) sẽ được sử dụng để khai phá các luật mờ sử dụng cho hệ thống dự đoán. Mô hình đề xuất được áp dụng dự đoán cho một số mã cổ phiếu của thị trường chứng khoán Việt Nam. Các thông số đánh giá kết quả thực nghiệm sẽ được giới thiệu, và có sự so sánh với kết quả của một số mô hình khác.
ABSTRACT
This paper proposes a model for stock price forecasting via a combination of K-Means and fuzzy– Support Vector machines (fuzzy-SVM). The extraction of fuzzy rules from raw data based on the combination of statistical machine learning models is the foundation of this proposed approach.The architecture of the proposed model includes two stages: the first stage is using K-Means algorithm to partition the whole input space into several disjoint regions. In the second stage, the fuzzy-SVM model (f-SVM alogorithm) is used to extract fuzzy rules from each partition of input data. Then, the proposed model is applied in predicting some of stock codes of Vietnam’s stock market. The experiment results are presented in comparison with the results of the other approaches.
abortion stories gone wrong
read
teenage abortion facts
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn