多时间尺度下变体生成式对抗网络的股价预测

股价预测能为公司经营、投资决策和市场监管提供重要依据。【目的】为了避免特征提取不足与预测不准等问题,我们构建了多时间尺度下变体生成式对抗网络对股价涨跌方向进行预测。【方法】首先以双向长短期记忆网络构造生成器,以卷积神经网络构造判别器;然后分别对生成器与判别器在多时间尺度数据上进行博弈训练,提取长期与短期特征后将结果拼接;最后获得预测模型。【结果】选取沪深300指数、建设银行与陕西煤业股价为样本进行实证分析,试验发现沪深300指数涨跌预测准确率达到59.63%,个股数据验证表明本文模型具有一定的稳定性与优越性。【结论】本模型能提高预测股价涨跌的准确率,丰富了金融数据分析方法。     

基于集成式长短期记忆神经网络模型的股价涨跌预测分析

在股价预测领域,预测的准确率比估计的相合性更有价值,因此保证相合估计的传统线性模型正逐渐被长短期记忆神经网络(long short-term memory,简称LSTM)等深度学习方法替代.然而,影响股价的因素是多源的,不仅包括股市历史交易信息,还包括企业基本面信息和宏观经济信息等,这些不同来源的信息间有长期确定关系,而关于此关系的数据记忆会被传统LSTM模型在学习过程中抛弃.构建"集成式长短期记忆神经网络模型"即ensemble LSTM,应用动态网络生成机制保证不同来源数据间的长期均衡关系不会被遗忘,且采用多个LSTM并联,让各神经网络独立处理单来源数据,再通过稠密层融合,因此该模型具有节约运算资源的能力.随机选取了16支个股,对比LSTM和ensemble LSTM在预测股价涨跌方面的性能,发现后者在节约运算资源上具有优势,且准确率也大多高于前者.     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

指数趋势预测的BP-LSTM模型

本文根据股指、股价等数据的时序特征将人工神经网络(ANN)与深度学习中的循环神经网络(RNN)引入股指预测,基于BP神经网络模型与长短期记忆(LSTM)神经网络模型构建了BP-LSTM模型.基于上证指数,本文进行了进行数值实验.结果表明BP-LSTM预测模型的准确率相比传统机器学习模型有明显提升,与普通LSTM模型相比也有较大提升.     

一种基于一维卷积神经网络的烟叶霉变预测方法

构建了基于一维卷积神经网络的仓储烟叶霉变预测模型,以烟叶样本霉变过程中产生的特征气体浓度为学习数据,对仓储烟叶霉变进行预测;实验结果表明:与传统的BP神经网络模型相比,所构建的模型预测效果更好.     

基于深度卷积神经网络的胡萝卜外观缺陷分类实现

本文介绍了利用深度卷积神经网络对胡萝卜外观缺陷进行分类的方法。由传送带、光源、相机、计算机和气动机构组成视觉分拣系统,采集了外观无缺陷以及存在开裂、分枝和高刺缺陷的胡萝卜样本图片。对样本进行标注和数据增广操作,基于样本对深度卷积神经网络模型进行了训练,最终模型在测试集上达到91.6%的分类准确率。本研究对于提升胡萝卜分拣效率降低人工成本具有重要意义。     

基于BP神经网络的我国股指期货价格预测

应用BP神经网络理论提出了我国股指期货市场价格走势短期预测模型。首先根据实验数据的特点分别构建单因素、多因素BP神经网络预测模型,再通过重复试验的方法,运用BP神经网络对股指期货价格序列进行训练,从而对股指期货价格进行预测。结果表明,通过BP神经网络预测模型得到的预测值与股指期货的实际价格有着很高的拟合度。     

基于小波分析和BP神经网络的股指期货价格预测

将小波分析与BP神经网络相结合,构建了股指期货价格预测模型。选取沪深300股指期货从上市日至2013年8月20日的收盘价格数据作为样本,运用sym8小波变换对数据进行降噪处理,分别运用降噪前后的数据对BP神经网络进行训练和检验。结果表明,降噪数据可以有效提高股指期货价格预测的效果。     

支持向量机在股票价格预测中的应用

综合在中国市场上流行的主要几种技术指标,应用支持向量机分类方法,对个股的价格涨跌进行预测分析.以当前几天的技术指标值为输入向量,若下一天的股价上涨则把该向量归为正类,若下跌则把它归为负类.先利用支持向量机对样本进行训练学习,建立一个分类模式,然后根据当天及前3天指标数据对明天股价进行预测,实证结果表明对个股的预测准确率都大于60%.     

基于深度学习的PM2.5短期预测模型

为了提高PM2.5浓度短期预报的准确率,解决现有PM2.5浓度短期预报准确率不高的问题,提出了一种基于卷积神经网络和长短时记忆的深度学习预报测型.首先,综合考虑气温、相对湿度、降水量、风力、能见度等多种气象要素,综合分析气象要素与PM2.5浓度相关性.其次,利用PM2.5浓度数据、气象站点观测数据和气象要素网格实况分析数据进行融合处理,生成用于训练和测试的时空序列数据,并使用卷积神经网络和长短时记忆网络获取时空特征.通过大量实验确定模型中关键参数,然后利用最优参数建立预测模型.最后,使用模型对PM2.5未来24 h浓度进行预测,并与支持向量机、业务中的预报模型进行对比.实验结果表明,相比其他机器学习方法和预报方法,卷积神经网络和长短时记忆相结合的预测方法能有效提高PM2.5浓度未来24 h预测精度,并具有较高的泛化能力.     

基于情感分析和GAN的股票价格预测方法

股票价格具有非平稳性和波动性特点,且投资者容易受自身情感影响,投资决策行为具有非理性特征,因此股票价格难以预测.针对预测股票价格的卷积神经网络情感分析方法存在文本标记分布不平衡问题,本文提出一种基于情感分析和生成对抗网络的股票价格预测方法.首先,建立金融领域情感词典库;然后,使用基于词典的情感分析方法计算金融文本数据的情感极性和投资者每天的总体情感指数;最后,利用生成对抗网络对股市波动进行预测,其中生成器生成股票序列数据,而判别器采用卷积神经网络对生成数据和真实数据进行区分.该方法能动态地更新股票价格预测结果且误差较小.     

改进的时间相关序列股票价格混合预测模型研究

金融股票市场是一个极其复杂的演化系统,因此对股价波动进行准确预测是投资者理性规避投资风险的重要渠道。本文首先通过构建科学性较强的自回归移动平均与支持向量机（ARIMASVM）模型分析一维金融时序数据的线性成分,对我国股价波动进行样本内预测并与真实数据作比较,再利用改进的支持向量机（TGDSVM）模型基于金融面板时序数据处理线性预测后剩余的非线性成分信息。采用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对比例误差（MAPE）、回归指数（WIA）、百分标准误差（SEP）与Nash系数六个预测精度指标检验五只股票日收盘价的预测精度。仿真结果表明：改进的时间相关序列（ARIMA-TGD-SVM）股票价格混合预测模型可以很好的弥补传统支持向量机（SVM）模型对解决多分类问题存在困难和对大规模训练样本难以实施的不足,并有效解决其利用欧式距离表征时序数据内部真实相互关系不足的缺陷,能够为股市预测提供理论依据和实际应用奠定基础。     

基于多源信息融合和ADCNN的离心鼓风机故障诊断

针对离心鼓风机故障识别过程中单一传感器信号故障信息有限,传统的卷积神经网络(CNN)在处理多源高维数据时特征提取能力不足的问题,提出一种基于多源信息融合和自适应深度卷积神经网络(ADCNN)的离心鼓风机故障诊断方法。首先,基于相关性方差贡献率法实现离心鼓风机多源同类信息的数据层融合,建立多源信息融合框架;然后,利用ADCNN自适应地提取各异类信息的特征并完成特征融合,建立融合多源信息的ADCNN故障诊断模型;最后,将此方法应用于离心鼓风机转子故障诊断上,并与传统的融合模式以及CNN、反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)方法进行对比,试验结果表明:提出的方法在诊断精度与鲁棒性上均优于其他方法。     

基于差值灰色RBF网络模型股票价格预测研究

针对RBF神经网络的预测精度受样本数据随机性影响较大,而灰色理论能弱化数据随机性的特点,提出了差值结合法将灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络模型有效地结合起来,构建了差值灰色RBF网络预测模型。并利用此模型进行股票价格预测,实证结果表明:该模型预测稳定性较好,预测精度高,平均预测误差为0.68%,与BP神经网络和RBF神经网络相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度,在股票预测中具有一定的实用价值。     

基于EMD与BP神经网络的中国股票指数期货价格预测

应用经验模态分解算法（EMD）和BP神经网络理论提出了我国股指期货市场价格走势预测模型。首先应用EMD分解算法把股指期货价格序列分解成不同尺度的内禀模态分量（IMF）,再通过重复试验的方法运用BP神经网络对股指期货价格序列和分解得到的所有IMF的数据序列进行训练,得到股指期货价格的预测模型,并对股指期货价格进行预测。实验表明,通过该方法得到的预测值与股指期货的实际价格有着很高的拟合度。     

基于优化BP算法的上证指数预测分析

上证指数变化是股市投资者重点关注的指标之一。文章基于BP神经网络来建立预测模型,结合遗传算法优化BP网络存在的不足,然后通过组合不同的辅助技术指标优化训练样本,探寻对上证指数预测准确度较高的混合算法。实验结果表明,优化后的混合算法能较好的预测上证指数未来一段时间的走势变化,为投资者提供决策辅助。     

基于稠密连接和非局部运算的烟雾识别方法

烟雾图像检测已经成为早期火灾预警的主要技术手段之一,为了提升烟雾识别准确率和运算效率,提出基于稠密连接和非局部运算的深度卷积神经网络用于烟雾识别。首先,设计深度网络中卷积层间的稠密连接机制,构建稠密基本块,增强信息流通和特征重利用,同时也减少模型参数量。然后,为了进一步考虑烟雾图像的全局信息,将非局部运算与稠密基本块中的卷积运算相结合,构建稠密和非局部基本卷积块。最后,利用已经构建的若干个稠密和非局部基本卷积块搭建用于烟雾识别的深度卷积神经网络。在已经公开的烟雾图像数据库上进行性能评估,实验结果表明,提出的基于稠密连接和非局部运算的烟雾识别方法以不到1M的模型参数量取得了更令人满意的性能。