指数趋势预测的BP-LSTM模型

摘要：

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.

关键词：BP神经网络、长短期记忆神经网络、上证指数趋势预测

所属期刊栏目：57

分类号：O29(应用数学)

资助基金：国家自然科学基金11401407

在线出版日期：2020-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：27-31