[发明专利]一种基于深度学习的股票市场风险预测智能实现方法在审
| 申请号： | 202010298282.3 | 申请日： | 2020-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN111489259A | 公开（公告）日： | 2020-08-04 |
| 发明（设计）人： | 张然 | 申请（专利权）人： | 江苏知诺智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06Q10/04;G06Q10/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏吾索律师事务所 32337 | 代理人： | 曾昭昱 |
| 地址： | 210000 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的股票市场风险预测智能实现方法，该方法选择通过组合浅层次的特征从而形成更加抽象的高特征表示，从而可以发现数据深层次隐含关系，通过多层的神经网络的堆叠和选择Sigmoid激活函数，可以更好地得到复合函数。本发明通过深度学习中的长短期记忆网络模型(Long Short‑Term Memory，LSTM)进行自学习自适应，根据过去历史数据的训练，从而很好地得到对未来的整体股市较为精准的预测。本发明通过组合浅层次的特征从而形成更加抽象的高特征表示，以发现数据深层次隐含关系，通过多层的神经网络的堆叠和选择合理的激活函数，可以更好地得到复合函数。本发明在RMSE、误差值以及自设计的盈利值等多个指标上都产生了很好的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 股票市场 风险 预测 智能 实现 方法 | ||
【主权项】：
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