【摘 要】
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随着机器学习与深度学习的发展,传统的时间序列模型已经不能满足人们对于股票预测准确性的要求。因此,本文引入深度学习中基于PyTorch框架的LSTM循环神经网络模型对创业300指
【机 构】
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贵州大学数学与统计学院,重庆大学数学与统计学院
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随着机器学习与深度学习的发展,传统的时间序列模型已经不能满足人们对于股票预测准确性的要求。因此,本文引入深度学习中基于PyTorch框架的LSTM循环神经网络模型对创业300指数的收盘价进行预测,通过设置迭代次数、遗忘门偏置值以及LSTM单元数,对比模型的预测误差。研究结果表明,迭代次数为200、LSTM单元数为2、遗忘门偏置值为0.4的LSTM模型对创业300指数收盘价走势的拟合误差最小,平均绝对百分比误差达到0.0109,为进一步使用PyTorch框架构建循环神经网络准确预测股价提供了依据。
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