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基于機器學習的主要汽車生產(chǎn)國外匯交易數(shù)據(jù)研究

     

摘要

21世紀以來,AI人工智能以及計算機技術(shù)、通訊技術(shù)的快速發(fā)展,人工智能的核心技術(shù)機器學習逐漸成為研究的熱點.在當前這個大數(shù)據(jù)的時代,機器學習的應用前景十分廣闊,更多的行業(yè)選擇使用機器學習進行數(shù)據(jù)的處理.汽車工業(yè)在發(fā)達及發(fā)展中國家中的經(jīng)濟占比中較重,主要汽車生產(chǎn)國的外匯交易數(shù)據(jù)在商業(yè)實踐與國際貿(mào)易中具有重要意義.同時,金融交易領(lǐng)域存在大量的歷史數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)資源為預測外匯價格以及跌漲趨勢具有重要的作用.文章針對主要汽車生產(chǎn)國外匯交易數(shù)據(jù)進行了預處理和特征轉(zhuǎn)換,并對比分析了支持向量機、隨機森林、以及XGBoost模型對外匯交易數(shù)據(jù)評估的預測能力.研究結(jié)果表明XGBoost要優(yōu)于傳統(tǒng)的支持向量機和隨機森林.

著錄項

  • 來源
    《時代汽車》 |2021年第18期|4-9|共6頁
  • 作者單位

    成都師范學院物理與工程技術(shù)學院 四川省成都市611130;

    成都師范學院物理與工程技術(shù)學院 四川省成都市611130;

    成都師范學院物理與工程技術(shù)學院 四川省成都市611130;

    成都師范學院物理與工程技術(shù)學院 四川省成都市611130;

    成都師范學院物理與工程技術(shù)學院 四川省成都市611130;

  • 原文格式 PDF
  • 正文語種 chi
  • 中圖分類
  • 關(guān)鍵詞

    外匯交易; 支持向量機; 隨機森林; XGBoost;

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