计算机毕业设计Python+Tensorflow股票推荐系统 股票预测 可视化
模型构建:利用TensorFlow框架构建深度学习模型,如循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)或卷积神经网络(CNN)等,对股票价格进行预测。模型训练与优化:使用收集的数据对模型进行训练,通过调整超参数、引入正则化技术等方法优化模型性能。股票推荐:基于模型预测结果,结合投资者的风险偏好和投资目标,设计股票推荐...
2023年度精选论文汇总:股票策略、高频交易、机器学习等
52、Transformers与LSTMs的程序化交易下载地址:httpsarxiv/abs/2309.1140053、以MAD作为损失函数的机器学习量化策略下载地址:httpsarxiv/abs/2309.1054654、GPT情绪分析在股票收益预测中的预估偏差下载地址:httpsarxiv/abs/2309.1732255、FinGPT:金融数据集中开源大语言模型的指令微调...
《计算机与数字工程》征稿方向_月刊论文发表
标题:基于NURBS曲线拟合的渐开线圆柱齿轮齿形偏差计算作者:晏婷杨光永于元滐戈一航徐天奇标题:基于LSTM的多指标股票预测作者:齐太威于文年标题:基于改进灰狼算法优化SVR的避雷器阻性电流预测作者:杨政标题:无线传感器网络中低能耗多径传输算法研究作者:胡游君张文鹏周忠冉高雪蔡世龙标题...
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...
李飞飞团队 AI4S 最新洞察:16 项创新技术汇总,覆盖生物/材料/医疗...
2023年,谷歌的研究团队开发了一个基于机器学习的河流预报模型,该模型能够提前5天实现对洪水的可靠预测,在对5年一遇的洪水事件进行预测时,性能优于或相当于目前预测1年一遇的洪水事件,系统可覆盖80多个国家。该研究通过采用两个长短期记忆网络(LSTM)的应用,构建了一种先进的河流预测模型。模型的...
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,用于股票价格运动的预测(www.e993.com)2024年9月16日。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的...
[准确率:68%]基于日指标使用LSTM预测股价是否上涨(完善版)
最近因为(财务自由需要)个人项目需要,在研究一些股票预测的算法,试过PEG的估值,也试过其他一些估值方法,但是效果都不是很好,今天我们来试一下用LSTM进行上涨预测。请注意,这只是一次具有学习性质的尝试,我也不会用这个模型进行实质性的操作。(以下的“天”指交易日)...
一文详解循环神经网络及股票预测实战(完整Python代码)!
循环神经网络(RNN)是基于序列数据(如语言、语音、时间序列)的递归性质而设计的,是一种反馈类型的神经网络,其结构包含环和自重复,因此被称为“循环”。它专门用于处理序列数据,如逐字生成文本或预测时间序列数据(例如股票价格)。一、RNN网络类型RNN以输入数m对应输出数n的不同,可以划分为5种基础结构类型:...
吉林大学团队基于迁移学习开发 RNA 二级结构端到端预测方法
吉林大学的研究团队设计了一个名为LTPConstraint的神经网络来预测RNA二级结构。该网络基于双向LSTM、Transformer和生成器等多种网络结构。它还使用迁移学习来训练模型,从而可以减少数据依赖。LTPConstraint在RNA二级结构预测方面取得了很高的准确性。与以往的方法相比,预测有假结结构和无假结结构的精度都有明...
spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票|附代码数据
matlab使用长短期记忆(LSTM)神经网络对序列数据进行分类R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化用R语言实现神经网络预测股票实例使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译用于NLP的Python:使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类...