[发明专利]基于降维技术优化的循环神经网络的股市数据分析方法有效
| 申请号： | 201911057108.3 | 申请日： | 2019-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN110827148B | 公开（公告）日： | 2020-07-24 |
| 发明（设计）人： | 宋亚童;胡俊丰;于润祥 | 申请（专利权）人： | 宋亚童 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 黄伟洪 |
| 地址： | 710126 陕西省西安市长安*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于金融信息数据处理技术领域，公开了一种基于降维技术优化的循环神经网络的股市数据分析方法，对数据集分别先做因子分析，分别取出其质因子的第一类与第二类；找到参变量，并分析参变量随时间变化对股票涨跌的关系；把参变量代入LSTM模型进行预测，优化后的LSTM在每个激励源处加入了遗忘门，对先前信息进行筛选。本发明对LSTM神经网络在金融领域的拓展，成功的把遗忘门的概念应用于股市分析，并提高了精确度；在数据与处理中引入降维算法并进行对比。本发明突出了降维技术的优势以及LSTM网络的准确性，使得股市预测比传统的分析方法更加可信；预测可以应用到实际中。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 技术 优化 循环 神经网络 股市 数据 分析 方法 | ||
【主权项】：
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