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题名基于长短时记忆网络(LSTM)的上证指数预测
被引量:1
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作者
段梦冉
刘美君
薛碧月
王都成
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机构
湖北汽车工业学院
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出处
《农村经济与科技》
2019年第18期76-78,共3页
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基金
湖北汽车工业学院大学生创新创业基金资助
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文摘
在第四代科技革命,即新信息技术高速发展的背景下,人工智能技术在股票市场中也得以广泛应用。股价综合指数可视为股票市场整体趋势的一种量化描述,对综合指数的变化趋势分析有助于了解股票市场的演化方向。因此,我们利用建立了一个含有200个隐藏神经元的长短时记忆网络以分析上证指数的变化趋势,该模型实现了基于前7个交易日的历史数据的一步预测。由于ADAM具有高效性的优势,我们将其用ADAM与模型训练,并利用正则化方法提高模型的泛化能力。通过仿真实验证明,LSTM模型较好地对上证指数运动的趋势进行了预测,为上证指数预测提供了一个新的研究方向。
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关键词
长短时记忆网络
上证指数预测
LSTM模型
ADAM算法
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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