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一种基于ARMA-LSTM模型的股票预测方法

摘要

本发明提供一种基于ARMA‑LSTM模型的股票预测方法,首先我们利用ARMA模型来对股票序列数据进行回归拟合以及预测,然后再利用LSTM模型对残差序列进行训练以及预测,最后将两者的结果相加即为最终的预测结果。股票交易数据是和历史数据有关的,且是包含线性相关和非线性相关两部分,所以本发明通过预先使用ARMA模型对数据序列进行拟合,抽取出数据序列的线性部分来从而加快LSTM训练的收敛速度,提高LSTM对非线性部分的预测能力来减小局部收敛现象。

著录项

  • 公开/公告号CN108154264A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-06-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京工业大学;

    申请/专利号CN201711395406.4

  • 发明设计人 蒋强荣;刘长坤;

    申请日2017-12-21

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q30/02(20120101);G06Q40/04(20120101);

  • 代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;

  • 代理人张慧

  • 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号

  • 入库时间 2023-06-19 05:34:04

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-07-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20171221

    实质审查的生效

  • 2018-06-12

    公开

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