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基于时间序列分析的股票价格趋势预测
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股票预测研究论文
摘要:分别使用非线性自我激励门限模型(SETAR模型)和线性ARMA模型对股票市场进行比较研究,并运用MAE和RMSE方法比较两者的预测效果,结果表明,通过门限值的控制作用,SETAR模型利用时序
股票分析论文热点研究范文10篇
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基于机器学习的股票预测方法研究
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股票分析论文热点研究范文10篇
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股票预测论文精读Astock
股票预测 stock prediction领域一直都是很有趣的研究方向,但是奈何行业的特点,很少有统一的数据集和一些评估方法,本文是来自我们IJCAI 2022的finnlp 录取的论文:Astock: a new data
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本次实验所采用的为LSTM模型:. 输入神经元个数 input_size = 选取列数. 输出神经元个数 output_size = 1 (预测值个数). 学习率 lr = 0.0006. 随机初始化初始化
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