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基于DMD-LSTM模型的股票价格时间序列预测研究
基于DMD-LSTM模型的股票价格时间序列预测研究
作者:
卫作臣
史建楠
张见
汪春梅
邹俊忠
原文服务方:
计算机应用研究
动态模态分解
长短期记忆神经网络
模态特征
板块联动效应
市场背景
摘要:
针对股票市场关系复杂导致的有效特征提取困难、价格预测精度低等问题,提出一种基于动态模态分解—长短期记忆神经网络(DMD-LSTM)的股票价格时间序列预测方法.首先通过DMD算法对受市场板块联动效应影响的关联行业板块样本股数据进行分解计算,提取包含整体市场和特定股票走势变化信息的模态特征;然后针对不同市场背景,采用LSTM网络对基本面数据和模态特征进行价格建模预测.在鞍钢股份(SH000898)上的实验结果表明,该方法相较于传统预测方法,在特定的市场背景下能实现更高的价格预测精度,更为准确地描述股票价格的变化规律.
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文献信息
篇名
基于DMD-LSTM模型的股票价格时间序列预测研究
来源期刊
计算机应用研究
学科
关键词
动态模态分解
长短期记忆神经网络
模态特征
板块联动效应
市场背景
年,卷(期)
2020,(3)
所属期刊栏目
算法研究探讨
研究方向
页码范围
662-666
页数
5页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0657
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
邹俊忠
华东理工大学信息科学与工程学院
43
273
9.0
15.0
2
张见
华东理工大学信息科学与工程学院
18
133
5.0
11.0
3
汪春梅
上海师范大学信息与机电工程学院
23
126
7.0
10.0
4
卫作臣
华东理工大学信息科学与工程学院
8
60
3.0
7.0
5
史建楠
华东理工大学信息科学与工程学院
2
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传播情况
被引次数趋势
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版权信息
全文
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引文网络
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共引文献
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参考文献
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节点文献
引证文献
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同被引文献
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1987(1)
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二级参考文献(1)
1997(1)
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1998(1)
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参考文献(0)
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参考文献(1)
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参考文献(0)
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参考文献(3)
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2018(1)
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2020(0)
参考文献(0)
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引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
动态模态分解
长短期记忆神经网络
模态特征
板块联动效应
市场背景
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
主办单位:
四川省计算机研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-3695
CN:
51-1196/TP
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1984-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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