【摘 要】
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传统的股票预测基于统计学的方法,虽然在股票的趋势预测中有效,但是价格预测的准确度不够令人满意.因此,文中利用神经网络研究股票价格的预测问题.神经网络具有很强的非线性
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,贵州大学计算机软件与理论研究所,贵州大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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贵州省科学基金(黔科合J字[2011]2328号,黔科合LH字[2014]7634号)
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传统的股票预测基于统计学的方法,虽然在股票的趋势预测中有效,但是价格预测的准确度不够令人满意.因此,文中利用神经网络研究股票价格的预测问题.神经网络具有很强的非线性拟合能力,适用于股票等非线性系统建模.文中采集了股票交易的历史数据作为数据集,对数据使用了归一化和主成分分析方法进行预处理,降低了数据维度,有利于简化模型和降低计算复杂度.针对模型的构建,设计了一种深度稀疏修正神经网络模型（deep sparse rectifier neural net-works,DSRNN）.DSRNN具有多层网络结构,基
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