【摘 要】
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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
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
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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0.015799,均方误差(MSE)为0.000450,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.019867,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0.9957,表明预测值和
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