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【中文期刊】 郭华毅 《江西电力职业技术学院学报》 2023年36卷1期 139-141,144页
【摘要】 为合理预测我国股票指数,建立了一个深层LSTM非线性模型.根据新浪财经提供的2020年1月1日至12月31日,中国股票市场18个指数相关的数据,运用LSTM非线性模型预测该18个指数的收盘价,并将LSTM非线性模型的预测性能与ARIMA线性...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 姜振宇 黄雁勇 等 《郑州大学学报（理学版）》 2022年54卷2期 81-88页
【摘要】 传统的股票指数预测方法是在含噪声、非平稳以及非线性的原始股指序列数据上实施的,这将导致预测精度的下降.为了解决这个问题,提出了一种基于时频融合卷积神经网络的股指预测方法.首先通过引入变分模态分解(VMD)将原始序列数据分解到频域特征上,使得...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 孙彬 李铁克 等 《计算机应用研究》 2011年28卷8期 2840-2843页
【摘要】 股票市场是非线性系统,具有内部结构复杂性和外部因素多变性,在股市指数价格和成交量基础上,引入宏观经济指标共同构建模型预测指标体系,并分析各指标之间的长期均衡关系和因果关系.在贝叶斯分析的基础上,将代表网络复杂性的惩罚项引入模型误差函数中,并...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【摘要】 在日常工作与生活中,我们常常见到很多“指数”,最典型的是股票价格指数,如大家耳熟能详的上证成分股指数、上证综指、深证成分股指数、恒生指数等等.股票指数是由证券交易所或金融服务机构编制、表明股票行市变动的一种供参考的指示数字,投资者据此检验投...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 孟坤 李丽 《河北北方学院学报（自然科学版）》 2016年32卷5期 55-60页
【摘要】 目的 基于ARMA模型的基本理论,建立合理的ARMA模型,以上证综合指数为例对股票价格进行拟合预测和实证分析.方法 首先,利用Eviews软件对原始数据序列进行单位根检验,判断原始数据序列是否具有平稳性;若非平稳,则需对原始序列作一阶差分处...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 孙彬 李铁克 等 《计算机应用研究》 2010年27卷9期 3272-3275,3278页
【摘要】 针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性,构建一种基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型对金融股指进行预测.以上证指数为例,在价格和成交量的基础上,将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入模型预测指标体系.通过滑动时...
【关键词】 广义动态模糊神经网络； 金融股指预测； 预测指标体系；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 甘昕艳 张钰玲 等 《计算机仿真》 2010年27卷10期 297-300页
【摘要】 研究股价预测问题,针对股价指数具有不稳定和时变性,单一预测方法预测准确度低、误差过大,为提高预测精度,消除噪声,提出一种小波分析的自回归滑动平均(ARIMA)与BP神经网络(BPNN)相结合的股价指数组合预测方法.组合预测方法首先采用小波分...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【会议论文】刘华玲 中国生物医学工程学会血液疗法与工程分会第七届学术大会暨UBIO疗法专题研讨会 2018年
【摘要】 循环神经网络及其变种在处理序列样本方面有着良好的表现,以长短期记忆网络为代表的一系列循环神经网络的变种已被成功地应用于手写识别算法和图像文本提取等领域.本文通过对长短期记忆网络的启发式季节性修正,初步建立一种对序列中季节性成分有着更好的学习...
- 概要：
- 方法：
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