• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 中文期刊> 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 >基于LSTM神经网络的股票价格预测研究

基于LSTM神经网络的股票价格预测研究

         
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

基于LSTM神经网络模型进行股票价格的预测研究.利用开市以来的七千多条上证综合指数数据,使用长短期记忆(LSTM)神经网络模型对上证综合指数进行预测分析,并将其预测结果与使用BP神经网络模型、CNN、RNN、GRU网络模型的预测结果进行对比.结果显示LSTM神经网络模型的预测效果最好,其评价指标中的平均绝对误差(MAE)为0.015 799,均方误差(MSE)为0.000 450,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.019 867,预测误差低于其他模型;其预测值和真实值之间的相关系数为0.995 7,表明预测值和真实值的拟合程度较高.

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号