支持向量机在期货价格预测中的应用研究

关于期货价格准确预测是投资者关心的问题.针对影响期货价格因素间存在高度的非线性、影响因子间存在冗余等特征,传统期货价格预测方法无法消除数据之间冗余和捕捉非线性规律导致预测精度较低,为了提高期货价格预测精度,提出一种基于主成份分析(PCA)的支持向量机(SVM)期货价格预测方法(PCA-SVM).首先利用主成分分析对期货价格影响因子进行分析和处理,消除各因子之间的高度冗余性,通过选择贡献大的主成分有效地除去无关的影响因子,加快支持向量机学习速度,提高预测精度,然后利用支持向量机对保留的主成成分进行建模预测.利用PCA-SVM模型对2009年8月Kcbt期货价格进行了验证性分析和测试,仿真结果表明,预测效果稳定,提高期货价格预测精度.证明PCA-SVM是一种有效、高精度的期货价格预测方法.     

基于iOS的图像动画制作

该文介绍了iOS软件的体系结构,分析说明了iOS应用的生命周期和MVC设计,最后给出基于iOS的图像动画制作实例,同时演示了图像视图、滑块和步进等控件的使用。     

频繁项集挖掘算法的研究

频繁项集挖掘是数据挖掘领域的一个重要部分。随着大量数据不停地收集和存储,人们总希望从这些数据中找到内在的联系来为我们服务,频繁项集的挖掘算法有许多,如Apriori算法,fp-growth算法就是经典的频繁项集关联挖掘算法,文章重点分析了apriori的算法思想、算法描述及实际应用,同时也简要介绍了fp=growth算法思想。