【摘 要】
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本文采用长短记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)方法对贵州茅台股价进行预测研究,LSTM神经网络能够根据股票时间序列数据的特性,很好地拟合股票价格的波动规律。本
【基金项目】
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2020年西安欧亚学院校级科研基金项目“基于LSTM深度神经网络的股价预测研究”(编号:2020XJSK12)。
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本文采用长短记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)方法对贵州茅台股价进行预测研究,LSTM神经网络能够根据股票时间序列数据的特性,很好地拟合股票价格的波动规律。本文通过Python编程语言构建了神经网络预测模型的整个过程,并对贵州茅台股价进行预测。通过神经网络预测模型的结果表明,采用LSTM神经网络方法能够很好地拟合贵州茅台股价的波动趋势,而且误差较小,预测精度比较高,能够在一定程度反应股票价格波动趋势。
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