《表2 各模型预测精度对比》

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《互信息与RBM特征提取的股票指数预测模型》

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为验证本文模型的有效性，构造另外两个模型加以对比：模型1为同样输入及滞后期数据直接带入差分进化算法参数寻优的支持向量机模型进行预测；模型2为同样输入及滞后期数据代入RBM堆叠而成的深度信任网络，将提取特征带入差分进化算法参数寻优的支持向量机模型进行预测.表2给出了本文模型与两个对比模型各预测指标对比值.以MAPE指标为例，模型1预测误差为0.611 9，模型2预测误差为0.597 2，本文构建的模型既充分利用各层次信息，又有效突出重点，预测误差为0.532 0，均明显低于两个对比模型，基于其他指标比较的结论也均为本文模型精度最高.