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    基于 LSTM- GA 的股票价格涨跌预测模型

    [来源][pzpg001][发表时间] 2022/02/11阅读次数:975次
     

     导读:著作权评估在量 化金融领 域中 ,软件评估如何对股票价格进行准确的预测成为当前研究的重要问题。 LSTM 网络算法的出现较好地解决了股票价格预测的复杂序列化数据学习问题。 但是当前研究结果表明,专有技术评估若是单一采用 LSTM 算法仍然存在预测不平衡局部极值不准确等问题。 GA遗传算法的解释在当前金融界中尚没有一定准确定论, 但是专利技术评估其在解决调参问题上有着突出效用。 在构建新型股票价格预测模型时首先可以采用 LST 神经网络算法对收盘价进行预测, 商标资产评估然后采用 GA 遗传算法保证模型预测的准确性通过辨别机制最终获取股票价格涨跌信号。 基于此, 文章技术评估针对现有LSTM 模 型的原理及应用进行了综合分析并突出说明了 LSTM-GA 在股票价格预测领域中的应用