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内容简介:
本书基于行为经济学理论，对互联网使用者网络搜索行为进行数据收集、统计，采用了12年的搜索数据对沪深300指数波动进行了预测。同时，通过多个机器学习算法的数据实验，验证了本书提出的模糊机会约束最小二乘双支持向量机算法的精确性。
本文的主要创新点如下：⑴本文基于机会约束规划方法，给出了一种模糊机会约束最小二乘双支持向量机（FCC-LSTSVM）算法。⑵本文基于图片识别原理，编制数据提取程序以及手动搜集修正，分别采集到28个与宏观经济、居民消费相关的百度指数搜索量日度数据。⑶本文为判断百度指数关键词在科研中的应用场景提供了依据。⑷本文对沪深300指数波动性预测研究提供了新方法，为防范系统性金融风险提供了新视角。⑸在流形理论等距特征映射（ISOMAP）算法中，测度高维数据点之间的距离是测地距离，通过理论证明本文得到测地距离与欧式距离是可比较的，在算法中使用欧式距离会达到相同效果，同时能够降低算法复杂度。 
