基于深度学习和小波分析的 LSTM-Wavelet 模型股价预测

针对股价数据具有高噪声、非线性和非平稳性等特征,使得股价精确预测非常困难的问题,提出小波-长短 记忆网络(LSTM-Wavelet)模型应用于股价预测。 首先,利用小波(Wavelet)分解降低金融时间序列的不稳定性,并 分析小波系数的细节特征;接着,发挥长短记忆网络(LSTM)模型的优势,深层挖掘小波系数中的长期依赖关系,对 分解后的各层小波系数分别建模预测;最后进行预测小波系数的数据重构。 使用中石油近两年的股价数据进行实 证分析,以每个交易日的开盘价、最高价、最低价、交易量为特征输入,预测当日中石油的收盘价。 结果表明:相较 于标准 LSTM 模型和小波- ARIMA (ARIMA-Wavelet)模型,提出的 LSTM-Wavelet 模型有更好的预测效果; 通过 小波分析将复杂股票数据,分解为长短记忆网络(LSTM)容易识别的小波系数,根据各层小波系数不同的数据特征 进行分层预测,提高了预测精度。     

开链冠醚类似物研究3—(对硝基苯甲酰基)—1,5—双(4—氧安替比林)-3-氮杂戊烷的合成

从二乙醇胺出发,经五步反应,通过中间体4,N,N—双(2—氯乙基)—4—硝基苯甲酰胺,合成子一个不对称的开链窝穴体,即标题化合物(Ⅴ)和中间体(Ⅳ),(Ⅴ)和(Ⅳ)均为新化合物.它们的结构经~1HNMR,IR及MS分析数据鉴定.初步研究表明,化合物(Ⅴ)对碱金属离子的液膜(CHCl_3)迁移性能优于结构类似的线型开链王冠类似物,而与开链窝穴体性能接近.     

二安替比林烷氧基苯基甲烷的合成及与铬(Ⅵ)显色反应的研究(英文)

合成并鉴定了５个二安替比林烷氧基苯基甲烷新试剂：二安替比林邻甲氧基苯基甲烷（ＤＡｏＭＭ）,二安替比林对甲氧基苯基甲烷（ＤＡｐＭＭ）,二安替比林邻乙氧基苯基甲烷（ＤＡｐＥＭ）,二安替比林间乙氧基苯基甲烷（ＤＡｍＥＭ）,二安替比林对乙氧基苯基甲烷（ＤＡｐＥＭ）,研究了在磷酸介质中它们与铬（Ⅵ）的显色反应,建立了５个测定铬（Ⅵ）的新方法．摩尔吸光系数在２．４×１０５Ｌ·ｍｏｌ－１·ｃｍ－１～１．６×１０６Ｌ·ｍｏｌ－１·ｃｍ－１之间,这些体系用在废水中铬的测定,结果满意     

哌啶二苯丙醇及其盐酸盐的合成研究

本文采用两条不同的合成路线合成了哌啶二苯醇（I）及其盐酸盐（II），其结构经过了IR，MS鉴定，改进了反应条件，提高了收率，比较了两条合成路线，实验结果证明路线（1）是比较理想的合成路线。     

二安替比林烷氧基苯基甲烷的合成及与铬（Ⅵ）显色反应？…

合成并鉴定了５个二安替比林烷氧基苯基甲烷新试剂：二安替比林邻甲氧基苯基甲烷,二安替比林对甲氧基苯基甲烷,二安替比林邻乙氧基苯基甲烷,二安替比林间乙氧基苯基甲烷,二安替比林对乙氧基苯基甲烷,研究了在磷酸介质中它们与铬的显色反应,建立了５个测定铬的新方法。     

二安替比林对乙氧基苯基甲烷与铬(Ⅵ)显色反应及在钢铁分析中的应用

研究了二安替比林对乙氧基苯基甲烷（ＤＡｐＥＭ）与铬（Ⅵ）的显色反应,并采用８－羟基喹啉萃取分离干扰,方法用于钢样和矿石中铬的测定,结果满意     

二安替比林对乙氧基苯基甲烷与铬（Ⅵ）：显色反应及在钢 …

研究了二安替比林对乙氧基苯基甲烷与铬的显色反应，并采用８－羟基喹啉萃取分离干扰，方法用于钢样和矿石中铬的测定，结果满意。     

5,7—二溴[杯（4）芳烃偶氮]氨基喹啉光度法测定金

研究了新试剂5,7-二溴[杯(4)芳烃偶氮]氨基喹啉(DBCAQ)与金的显色反应.在碱性介质中,在乳化剂-OP存在下,DBCAQ与金发生显色反应,生成1∶1稳定络合物,λmax=670nm,ε=2.62×10