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基于神经网络参数估计的多时间序列股市分析方法探讨

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摘要 本文从参数估计入手,将神经网络与时间序列模型相结合,以求探讨出一个能够提升预测股市的准确度的分析方法。并在两者的结合过程中,利用神经网络输入层为矩阵这种数据结构的先天优势,通过非线性映射函数sigmoid将多个时间序列模型进行整合,从而得到一个适合多个时间序列的权值矩阵,进而对股市进行预测与分析。
作者 王妍 李迎凤
机构地区 济南大学
出处 《现代商业》 2018年第13期91-92,共2页 Modern Business
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