【摘 要】
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针对循环神经网络RNN预测方法在深层网络反向传导中易产生梯度爆炸、消失现象,研究了一种基于变长Batch策略的长短时记忆(LSTM)循环神经网络股票价格预测方法。首先,以股票历
【基金项目】
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安徽省高校自然基金(编号:KJ2020A0012)
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针对循环神经网络RNN预测方法在深层网络反向传导中易产生梯度爆炸、消失现象,研究了一种基于变长Batch策略的长短时记忆(LSTM)循环神经网络股票价格预测方法。首先,以股票历史时间序列数据为研究对象,构造不同天数长度的时间序列,作为网络的输入;然后训练过程中,加入Early-stopping技术,防止学习的过拟合;最后,用状态参数传递的方式利用变长Batch在测试集上对未来股票收盘价进行预测。通过与传统机器学习回归模型性能的比较,验证了基于变长Batch的LSTM预测模型及参数优选策略在股票价格分析中具
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