基于LSTM神经网络的股票预测系统的研究

来源 :河北建筑工程学院学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户:missAma
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近些年来,股票渐渐进入我们的视野,由于股票的跳动幅度不稳定,经常会因为国家社会的政策而发生很大的跳动,这也使得股民在股市中实现投资盈利变得难以实现。伴随着人工智能的快速崛起,计算机处理一些数学问题也开始变得灵活,于是试着将股票带给计算机,利用计算机这非凡的计算能力,从而对股票市场的走势进行一些分析和预测。越来越多的专业人员开始研究关于深度学习领域相关技术。比较多的两个应用就是对数据进行分类和回归。其中对于顺序序列数据进行处理中循环神经网络(RNN)表现出了优于其它神经网络的性能,但由于循环神经网络在运行大量数据时,可能会引发梯度爆炸或者梯度弥散等问题,当数据过多时,循环神经网络会遗忘之前的数据,导致测量的不精准。基于循环神经网络的各个误差计算机引入了长短期记忆模型循环神经网络(LSTM),它在循环神经网络的基础上引入的输入门,遗忘门以及输出门,有效地处理好循环神经网络中关于数据遗忘和梯度爆炸等问题。利用计算机分析能力来对股票进行一定的预测。
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