机译:使用互联网搜索趋势和历史交易数据,以通过最小二乘支持向量回归模型预测股票市场
Natl Chi Nan Univ Dept Informat Management 1 Univ Rd Puli 54561 Nantou Taiwan;
Natl Chi Nan Univ Dept Informat Management 1 Univ Rd Puli 54561 Nantou Taiwan;
Lunghwa Univ Sci &
Technol Dept Informat Management 300 Sec 1 Wanshou Rd Taoyman 33306 Taiwan;
机译:最小二乘支持向量回归模型用于使用Internet搜索趋势和历史交易数据预测股市
机译:使用模式搜索辅助最小二乘支持向量机的回归模型
机译:使用M5模型树,多元自适应回归样条和最小二乘支持向量回归方法预测政权河流的几何形状
机译:预测股票市场趋势使用支持向量回归和感知重要观点
机译:使用基于实验设计的生成集搜索(SVEG)支持向量参数选择,并将其应用于预测软件数据建模。
机译:最小二乘支持向量回归模型用于使用Internet搜索趋势和历史交易数据预测股市
机译:同行评论“通过将互联网搜索查询和传统监视数据与辽宁省的支持向量机回归模型集成了”预测流感流行性流行病学“中排名第3,从2011年到2015(v0.2)”