文献类型：期刊文章

作　　者：罗光华[1] 陈江[1] 柯翔敏[1]

LUO Guang-hua;CHEN Jiang;KE Xiang-min(Information Department,Huaqiao University,Xiamen Fujian 361021,China)

机构地区：[1]华侨大学信息化建设与管理处,福建厦门361021

出　　处：《计算机仿真》

基　　金：福建省财政科学基金(JA15024)

年　　份：2018

卷　　号：35

期　　号：9

起止页码：421-426

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：研究了两类商品期货价格的预测问题。商品期货价格预测是一个时变、动态和非线性问题,价格的变化受到市场及外部金融环境复杂变化条件的影响,具有很强的随机性和非线性特性,成为对商品期货价格预测问题的难点所在。考虑到传统的线性关系模型在处理商品期货价格非线性特征上的不足,以及单一预测模型存在对已知数据空间不能充分学习的问题,提出了一种改进的梯度提升决策树方法实现对商品期货价格的预测分析。同时根据梯度提升决策树方法的预测性能受学习率等参数的影响,提出使用遗传算法对模型参数进行寻优的改进预测模型。仿真结果表明,改进的梯度提升决策树模型的预测性能明显优于对比预测模型,为期货产品的价格预测问题提供了新的预测工具,有效的提高了价格预测的准确度。

关 键 词：梯度提升决策树  遗传算法 集成模型  价格预测

分 类 号：TV139.1]