【摘 要】
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在客户基金购买行为预测问题的研究中,分析和预测客户基金购买行为对于基金销售公司而言具有非常重要的经济意义。针对客户基金购买行为预测中应用极限学习机预测存在精度不
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在客户基金购买行为预测问题的研究中,分析和预测客户基金购买行为对于基金销售公司而言具有非常重要的经济意义。针对客户基金购买行为预测中应用极限学习机预测存在精度不理想的问题,提出果蝇优化极限学习机预测方法。在上述方法中,果蝇优化算法不断优化极限学习机的输入层与隐含层连接权值和隐含层阈值,并以优化后的结果为基础,构建极限学习机预测模型,并将预测模型用于顾客基金交易预测。仿真结果表明,与极限学习机、灰色神经网络以及果蝇优化灰色神经网络等方法相比,改进的果蝇优化极限学习机在顾客基金交易预测中具有更高的预测精度。
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