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基于LSTM神经网络的股价短期预测模型,成烯,钟波,股价预测是时间序列预测领域最具有挑战性的问题,准确预测股价能够帮助投资者降低风险,提高收益。本文应用LSTM神经网络对股价指��
论文研究-基于神经网络集成系统的股市预测模型.pdf, 基于神经网络集成理论,建立股市预测模型.其中分别建立"基本数据模型"、"技术指标模型"和"宏观分析模型",最后以简单平均生成集成系统.实证分析表
为提高BP神经网络的收敛速度和泛化能力,防止其陷入局部最优值,在前人工作基础上对传统粒子群算法进行了改进,具体包括:设定最大限制速度、改变惯性权重因子和改进适应度函数,并把改进粒子群算法应用于BP神经
心血管疾病传统预测模型准确率较低,基于浅层神经网络的模型预测结果方差较大。为此提出一种基于改进深度信念网络的心血管疾病预测模型,利用重构误差,自主确定网络深度,结合无监督训练和有监督调优,在提高模型预
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自回归AR(p)预测模型是无线传感网络(WSN)中一种减少数据传输次数和降低能量消耗的方法。针对AR(p)模型在建模过程中忽略了不同时期的历史数据对预测值的影响存在的差异,导致模型预测精度不高、网络通
基于LDA模型的微博话题检测,汪进祥,刘念,随着微博用户的不断增长,国外的Twitter和国内的新浪微博已经成为媒体和个人发布信息的重要平台.对于微博这种特殊的文本,通常小于140��
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ESN即状态回声神经网络。因为其相较其他网络相对训练过程简单,故越来越受到大家的重视。此处,用MATLAB实现ESN的函数拟合功能
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