[发明专利]一种用于股票指数预测的数据增强深度学习方法在审
| 申请号： | 202110669537.7 | 申请日： | 2021-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN113256425A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 岑跃峰;蔡永平;岑岗;马伟锋;程志刚;徐昶;张宇来;孙奕鸣;虞建东;孙晓勇 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州万合知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 33294 | 代理人： | 丁海华;万珠明 |
| 地址： | 310012 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种用于股票指数预测的数据增强深度学习方法，包括如下步骤：a、构建嵌套式门控循环单元，所述的嵌套式门控循环单元包括重置模块、更新门、当前记忆模块和输出模块；b、获取股票指数的日间数据并进行预处理，将预处理后的股票指数的日间数据按照不同时间间隔排列，利用真实的股票指数数据进行映射得到增强后的新数据；c、将增强后的新数据输入由嵌套式门控循环单元组成的循环层，再将循环层的输出结果输入至全连接层中，利用全连接层对输出结果所包含的信息进行提取和融合，得到股票指数结果。本发明可以在股票指数的日间预测中具有更高的回归精度，提升了回测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 股票 指数 预测 数据 增强 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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