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基于朴素贝叶斯分类算法的股指预测研究

作者:任民宏; 肖海蓉朴素贝叶斯分类算法大盘指数预测模型

摘要:预测大盘指数的涨跌幅度在股票投资中具有重要的意义。大盘指数的涨跌既与国家的宏观经济政策有关,也与大盘指数自身运行状态有关。结合朴素贝叶斯分类算法和股票大盘指数涨跌的影响因素建立了大盘指数分类预测模型,以上证指数为例进行了实验,结果表明分类预测模型有效,准确性较高。

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陕西理工大学学报·自然科学版

《陕西理工大学学报·自然科学版》(CN:61-1510/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《陕西理工大学学报·自然科学版》主要刊登数学、物理学、化学、生物学、机械设计制造及其自动化、金属材料成型及控制、计算机技术、电子信息、应用电子技术、电气自动化、工业与民用建筑、工程管理等方面的学术论文。

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