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研究论文

基于LSTM神经网络的股价预测——以东风汽车股价为例

出版:2023年3月15日出版历史

摘要

近年来,股票逐渐进入了我们的视野。由于股票波动不稳定,由于国家和社会政策的影响,经常会出现较大的波动,这也使得投资者很难在股票市场上实现投资利润。随着人工智能的迅速崛起,计算机在处理一些数学问题方面也变得更加灵活,因此尝试将股票引入计算机,并利用计算机非凡的计算能力来分析和预测股市的趋势。本文主要研究LSTM神经网络模型对股价变化的预测。因此,本文选取东风汽车2021年7月1日至2022年7月29日的股票历史数据,共6000项进行研究。首先,在对数据进行标准化并划分训练集和测试集后,进行多特征LSTM神经网络预测,调整和优化模型参数,并将所有5个指标都包含在模型中进行预测。预测结果的MSE为0.0078,测试集MSE为0.645,两者相对接近。从模型的结果可以看出,多特征模型的拟合效果更好,可以得到更准确的股价数据趋势。

工具书类

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      封面图片ACM其他会议
      EITCE’22:2022年第6届电子信息技术和计算机工程国际会议记录
      2022年10月
      1999页
      十亿英镑:9781450397148
      DOI(操作界面):10.1145/3573428

      版权所有©2022 ACM

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      美国纽约州纽约市

      出版历史

      • 出版:2023年3月15日

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