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神经网络在上证综指预测中的应用

谢君杰

上海大学经济学院

本文首先确定了反映股票交易数据的特征指标，构建BP神经网络模型和LSTM神经网络模型，并将它们应用于上证综指状态的分类预测。实验通过对两种模型应用结果的比较，验证了LSTM模型在时序数据的预测分析上较BP神经网络有十分显著的优势。BP神经网络的预测准确率为66.98%，而LSTM的准确率达到了87.4%，充分验证了所设计模型的有效性。
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【栏　目】 经济管理
【分　类】 经济
【关键词】 股票预测 神经网络 LSTM 分类预测
【出　处】 《商业2.0·市场与监管》2020年12期 第124-125页 （共2页）

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商业2.0·市场与监管（2020年12期）

导出/参考文献
[1]谢君杰. 神经网络在上证综指预测中的应用[J]. 商业2.0·市场与监管 . 2020(12): 124-125.

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《神经网络在上证综指预测中的应用》

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