《表2 属性集的数据特征：基于自适应鲸鱼优化算法结合Elman神经网络的股市收盘价预测算法》

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《基于自适应鲸鱼优化算法结合Elman神经网络的股市收盘价预测算法》

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以2016年1月4日至12月9日共229组数据作为训练集，2016年12月12日至12月30日共15组数据集为测试集。利用Boruta算法共筛选出20个重要属性，选取前8个作为建模属性指标。表2是8个属性的数据特征，包括极大值（max）、极小值（min）、均值（mean）、下四分位数（25%）、上四分位数（75%）和四分位范围。