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股票指标数据种类多、维度高,且指标之间存在多重共线性。为了降低数据的维度、消除指标间的多重共线性和预测股票价格,首先构建了基于受限布尔兹曼机的深度自编码器,实现了高维数据向低维空间的压缩编码。然后基于BP神经网络建立了低维编码序列与股票价格之间的回归模型。实验结果表明,深度自编码器提取特征的能力优于主成分分析法和因子分析法;相比较使用降维前的数据,使用编码后的数据用预测股票价格,模型可以减少计算开销,并且获得更高的预测精度。 相似文献
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以三元乙丙橡胶(EPDM)胶料配方和天然橡胶(NR)胶料配方为例,将配方中各组分的用量作为输入,硫化橡胶的基本物理机械性能作为输出,建立了基于极限学习机(ELM,extreme learning machine)神经网络的配方性能预测模型,并给出两种配方的预测结果和相对误差。结果表明,ELM神经网络模型能够准确预测出EPDM配方和NR配方硫化橡胶的基本物理机械性能,且平均相对误差在7%以内,具有较高的预测精度。 相似文献
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对具有时间属性的数据进行数据挖掘称为时态数据挖掘,用以发现数据在时间上的知识,当数据变化不规律时,如股票交易数据,就很难发现有价值的规律与规则。而神经网络具有并行、容错、可以硬件实现以及自我学习的优点,可作为股票分类预测应用的一种方法。通过将股票数据与时态型相结合,将股票数据转换成时态型股票数据,提出时态神经网络模型的分类方法,对收集的若干上市公司十年内的股票数据进行分析,构建了时态股票数据神经网络分类器对股票进行分类预测。经过实验验证,相比改进前的神经网络和支持向量机方法,该分类器具有更高的分类准确率。结果证明,这种时态数据神经网络模型对于多只股票的分类预测是非常有效的,可以很好地运用到股票市场的分类预测中。 相似文献
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