【摘 要】
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股票时间序列是一种常见的非线性时间序列,现有的股票时间序列预测研究主要集中在对股票的多个技术指标中单一变量的预测研究方面,大多学者只用某种具体方法对股票技术指标之一的预测应用进行探索,并没有考虑到多个指标对单一输出的联合影响,更没用构建一套系统可行的股票价格时间序列预测建模体系。随着机器学习算法的发展,神经网络模型的广泛应用,针对股票时间序列数据所具有的高噪声、非线性、影响因素复杂等特点,本文分析
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股票时间序列是一种常见的非线性时间序列,现有的股票时间序列预测研究主要集中在对股票的多个技术指标中单一变量的预测研究方面,大多学者只用某种具体方法对股票技术指标之一的预测应用进行探索,并没有考虑到多个指标对单一输出的联合影响,更没用构建一套系统可行的股票价格时间序列预测建模体系。随着机器学习算法的发展,神经网络模型的广泛应用,针对股票时间序列数据所具有的高噪声、非线性、影响因素复杂等特点,本文分析当前广泛应用于非线性时间序列预测的前馈神经网络预测算法存在的问题,借助新的理论和方法提出基于反馈神经网络的LSTM多尺度非线性时间序列预测模型,并将其运用在股票时间序列的预测中,实验深入挖掘股票时间序列中的固有规律,为新型神经网络技术在股票时间序列预测分析中的应用研究提供一定的价值。
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