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非线性代数模型LSTM的应用研究——以股票指数预测为例
摘 要:
为合理预测我国股票指数,建立了一个深层LSTM非线性模型。根据新浪财经提供的2020年1月1日至12月31日,中国股票市场18个指数相关的数据,运用LSTM非线性模型预测该18个指数的收盘价,并将LSTM非线性模型的预测性能与ARIMA线性模型和SVR非线性模型进行对比。实验表明,在短期与长期预测性能对比中,LSTM非线性模型的预测性能最佳。
作 者:
  • 郭华毅
单 位:
    山西药科职业学院
关键字:
  • 股票指数;预测;LSTM非线性模型;ARIMA线性模型;SVR非线性模型;预测性能;
页 码:
    139-141+144
出 处:
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