基于神经网络模型的股票预测与研究

• 作者: 孙伯原
• 来源期刊: 电子测试
• 关键词: 神经网络 股票预测 LSTM 模型研究 RNN
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 网络与信息工程
• 页码范围: 69-70
• 页数: 2页
• 字数: 2671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8519.2019.12.029

摘要

本文从LSTM神经网络出发进行理论研究,对数据挖掘、积累并分类、整理,对先前的神经网络预测系统进行评述.用LSTM算法结合线性代数,作出对预测股票系统模型优化方面的论文,对股市预测和系统优化提供有价值的研究参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙伯原		1	0	0.0	0.0