深度学习在股票预测中的应用研究

自股市诞生以来,金融学家和社会学家都将股票市场的发展作为评价某个国家或者区域发达水平的一项标准。越来越多的研究者参与到对股价预测方法的探索中,希望对其价值走向做出准确判断,并揭示股市运作原理。对目前广泛应用于股价预测的各种研究方法进行综述,针对传统股票预测技术以及全部以深度学习为基础的股票预测技术进行了相关具体的阐述,并且对于全部以深度学习为基础的股票预测技术进行分类,阐述了基于CNN、LSTM、GRU的预测方式和其扩展方式;接着对各种方法的优缺点进行分析总结,并浅析该领域研究未来可能的发展方向,希望能使读者全面认识该领域的现状。

具有恐惧效应和Crowley-Martin功能反应的随机捕食模型的动力学

研究具有恐惧效应和Crowley-Martin功能反应的随机捕食者-食饵模型。证明随机模型的全局正解的存在唯一性和解的有界性,利用随机定性分析的方法研究种群平均持久和灭绝的充分条件。通过巧妙地构建合适的李雅普诺夫函数,分类研究系统的遍历平稳分布的存在唯一性。最后,数值模拟验证恐惧效应和白噪声对种群动力学理论结果的影响。