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一种基于MPSO-LSTM模型的股票预测方法及系统

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摘要

本发明涉及一种基于MPSO‑LSTM模型的股票预测方法及系统，属于深度学习和模式识别技术领域。该方法首先通过对股票原始数据进行数据归一化处理得到预处理数据，从而使得最优解的寻优过程变得平缓，更容易正确的收敛得到最优解。通过改进的粒子群算法MPSO对LSTM模型进行超参数寻优的方法，避免了依赖经验和反复实验的带来的不稳定性和低效性。同时基于改进的粒子群算法MPSO可进一步提升粒子寻优质量，最终依此构建的MPSO‑LSTM模型对指定的数据集所表现出来的数据特征具有一定的适应性，从而充分发挥LSTM模型处理时间序列的性能优势。

著录项

  • 公开/公告号CN113222256A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海电力大学;

    申请/专利号CN202110534365.2

  • 发明设计人 陈志全;唐小岚;

    申请日2021-05-17

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q40/04(20120101);G06N3/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构31204 上海德昭知识产权代理有限公司;

  • 代理人郁旦蓉

  • 地址 200090 上海市杨浦区沪城环路1851号

  • 入库时间 2023-06-19 12:07:15

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-12-30

    发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06Q10/04 专利申请号:2021105343652 申请公布日:20210806

    发明专利申请公布后的视为撤回

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