【摘 要】
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对具有时间属性的数据进行数据挖掘称为时态数据挖掘,用以发现数据在时间上的知识,当数据变化不规律时,如股票交易数据,就很难发现有价值的规律与规则。而神经网络具有并行、
【基金项目】
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浙江省自然科学基金(No.LY18A010031)
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对具有时间属性的数据进行数据挖掘称为时态数据挖掘,用以发现数据在时间上的知识,当数据变化不规律时,如股票交易数据,就很难发现有价值的规律与规则。而神经网络具有并行、容错、可以硬件实现以及自我学习的优点,可作为股票分类预测应用的一种方法。通过将股票数据与时态型相结合,将股票数据转换成时态型股票数据,提出时态神经网络模型的分类方法,对收集的若干上市公司十年内的股票数据进行分析,构建了时态股票数据神经网络分类器对股票进行分类预测。经过实验验证,相比改进前的神经网络和支持向量机方法,该分类器具有更高的分类准确率。
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