计算机毕业设计 基于大数据分析的股票预测系统
今天学向大家介绍一个基于深度学习的毕业设计项目,LSTM股票预测,这是个非常不错的毕设课题。项目分享与指导:httpsblog.csdn/HUXINY1课题意义利用神经网络模型如果能够提高对股票价格的预测精度,更好地掌握股票价格发展趋势,这对于投资者来说可以及时制定相应的发展策略,更好地应对未来发生的不确定性...
计算机预测股票研究:最新进展与展望
RNN和LSTM模型能够解决具有时间序列特征的数据问题,并取得了较好的预测效果。然而,这些模型也存在计算复杂度高、参数多等问题,需要进一步优化。不同股价预测方法的绩效比较股票价格预测方法的时间复杂度及预测结果比较:随着机器学习和深度学习模型的完善,股价预测准确性提高。深度学习能自动提取样本特征和规则,发现行为...
东方世纪申请基于CNN-LSTM模型的货车动态称重方法和系统专利,准确...
东方世纪申请基于CNN-LSTM模型的货车动态称重方法和系统专利,准确预测出卡车的实际重量金融界2024年3月27日消息,据国家知识产权局公告,东方世纪科技股份有限公司申请一项名为“基于CNN-LSTM模型的货车动态称重方法和系统“,公开号CN117763337A,申请日期为2023年12月。专利摘要显示,本发明提供一种基于CNN??LSTM模型...
[准确率:68%]基于日指标使用LSTM预测股价是否上涨(完善版)
否则纳入不上涨训练集。每日行情:open开盘价high最高价low最低价close收盘价pre_close昨收价pre2_close2天前收盘价pre3_close3天前收盘价pre4_close4天前收盘价pre5_close5天前收盘价change涨跌额pct_chg涨跌幅vol成交量(手)amount成交额(千元)每日基本面指标:...
南京航空航天大学王华伟教授团队:基于1D-CNN和Bi-LSTM的航空...
南京航空航天大学的车畅畅、王华伟等在《机械工程学报》2021年第14期发表了《基于1D-CNN和Bi-LSTM的航空发动机剩余寿命预测》一文。他们在这篇文章中根据工程经验在多状态参数的主成分分析的基础上对退化过程进行随机分布拟合,得到综合性能退化量;然后将多变量时间序列样本和对应的性能退化量带入1D-CNN模型进行回归分...
【学术论文】基于LSTM网络的IGBT参数预测硬件系统设计
对绝缘栅双极型晶体管进行参数预测可以有效地避免因其失效带来的经济损失和安全问题(www.e993.com)2024年7月6日。对绝缘栅双极型晶体管参数进行分析,设计了一个基于LSTM网络的绝缘栅双极型晶体管参数预测SoC硬件系统。该系统使用ARM处理器作为总控制器,控制各个子模块的调用和数据的传输,FPGA内通过对矩阵向量内积算法进行优化提高LSTM网络内部的数据运...
教程| 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。
在预测中使用LSTM架构的最新5篇论文推荐
我们提出了一个独立的和并行的长短时记忆(LSTM)神经网络的集合,用于股***价格运动的预测。lstm已经被证明特别适合于时间序列数据,因为它们能够整合过去的信息,而神经网络集成已经被发现可以减少结果的可变性并提高泛化。模型使用了一个基于收益中值的二元分类问题,集合的预测依赖于一个阈值,该阈值是对结果达成一致所需...
基于图神经网络、图谱型数据的收益预测模型(附代码)
买入预测收益最高的股票,日度换仓,收盘买卖每次固定50,000美元的持仓规模交易成本为0,假设全部成交用于对比的其他模型SFM:首先将历史价格数据进行离散傅里叶变换,再输入到LSTM模型中进行预测。参考Liheng2017;LSTM:基于历史收盘价及5、10、20和30均线的LSTM模型;...
华能水电获得发明专利授权:“一种基于SA-LSTM神经网络的锂电池...
证券之星消息,根据企查查数据显示华能水电(600025)新获得一项发明专利授权,专利名为“一种基于SA-LSTM神经网络的锂电池剩余寿命预测方法及设备”,专利申请号为CN202311183694.2,授权日为2023年12月26日。专利摘要:本发明提出一种基于SA?LSTM神经网络的锂电池剩余寿命预测方法及设备,该方法引入局部切空间排列(LTSA)算法...