[发明专利]基于LSTM神经网络的股票价格预测方法在审
| 申请号： | 202110376509.6 | 申请日： | 2021-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN113095484A | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 邓飞燕;岑少琪;钟凤琪;陈壹华 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q40/04 |
| 代理公司： | 广州骏思知识产权代理有限公司 44425 | 代理人： | 吴静芝 |
| 地址： | 528225 广东省佛山市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例涉及一种基于LSTM神经网络的股票价格预测方法。本申请实施例的基于LSTM神经网络的股票价格预测方法包括：获取当前交易日第一目标股票的第一特征数据；对所述第一特征数据进行归一化处理；将归一化处理后的所述第一特征数据输入至训练好的股票预测模型中，得到下一个交易日该目标股票的价格走势，其中，所述股票预测模型包括按照Keras内置的Sequential顺序模块依次连接的第一Lstm层、第一Dropout层、第二Lstm层、第三Lstm层、第二Dropout层和Dense层。本申请实施例的基于LSTM神经网络的股票价格预测方法预测股票涨跌走势准确率明显提高，且随着历史股票数据的增加，LSTM网络模型的预测效果趋于稳定。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lstm 神经网络 股票价格 预测 方法 | ||
【主权项】：
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