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基于混合加权支持向量机的股市分布变化研究的开题报告
一、研究背景及意义
股市在市场中扮演着重要的角色，在社会中也具有重要的地位。随着市场条件的不断变化，股市的预测对于投资者和政策制定者来说都具有非常重要的意义。因此，研究股市的走向变化已经成为了不可或缺的课题之一。
目前，针对股市的研究方法逐渐多样化，例如神经网络、遗传算法、权重信号模型等等。然而，支持向量机(SVM)作为一种在模式识别、分类等领域优秀的分类器应用受到了广泛关注。SVM以它的核函数和间隔最大化算法在不同数据特征的分类中表现出了优越性。SVM能够有效处理高维数据，对特征数据的数量和噪声容忍度更高。因此，在股市分布变化的研究中应用SVM非常有前景，并且没有很多的相关研究。
本研究的主要目的是通过建立混合加权支持向量机的股市分布变化预测模型，提高股市预测的准确性，以提供更为科学的投资建议和政策制定参考。
二、研究方法及步骤
1.数据来源：本研究将利用包含大量历史数据的股市指数作为数据源。
2.数据预处理：数据预处理包括数据清洗、规范化和特征选择。数据清洗可以避免因为无效数据而对模型的影响。在规范化方面，因为数据量级差异较大，需要进行标准化，将所有数据集合到一个数量级上。特征选择主要会考虑到特征的重要性，可能会使用相关系数、信息熵和PCA(主成分分析)等方式进行分析。通过数据预处理，将得到可用的数据样本。
3.特征提取：特征提取是为了将原数据转化成便于模型处理的形式，同时保证数据的有效性和完整性。具体特征的提取方式可以使用时间序列分析、小波变换等等。
4.模型建立：建立混合加权支持向量机模型，对预处理得到的数据进行训练和测试。
5.模型评价：通过精度、召回率等指标对模型进行评价。同时使用完整性和可解释性这些综合考虑的指标来评价模型的表现。
三、预期研究成果
本研究提出了基于混合加权支持向量机的股市分布变化预测模型并应用到股市指数实际数据中。研究结果表明，该模型可以在预测方面取得比较高的精度和准确率。同时，对混合加权支持向量机的分析揭示了其在处理高维数据的优越性，说明了该模型在股市预测方面的实际价值。
预期本研究对于股市指数的分析、投资决策和政策制定方面均具有积极的推动作用，在理论和实践上都有很大的意义。