【摘 要】
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随着社会经济的发展,数据量在日益增加,为了能够在庞大的数据中挖掘出有价值的信息,通过历史数据的潜在规律推测未来已经成为数据挖掘领域内重要的部分.本文通过研究MLP、BP
【机 构】
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南京机电职业技术学院,江苏科技大学电气与信息工程学院,南京邮电大学管理学院
【基金项目】
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中国博士后科学基金(2016M600430)~~
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随着社会经济的发展,数据量在日益增加,为了能够在庞大的数据中挖掘出有价值的信息,通过历史数据的潜在规律推测未来已经成为数据挖掘领域内重要的部分.本文通过研究MLP、BP及MLBP模型并进行模型的误差对比分析,并将最优模型应用于股票预测.实验数据通过调用Python提供的Tushare财经数据接口进行股票日交易数据的爬取,应用三种模型对股票交易数据进行分析处理,不断进行调参,并将预测结果使用MSE进行误差比较,最后得出一个最优的预测值.
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