论文摘要
运用递归神经网络,并结合主成分分析方法建立基于主成分分析的递归神经网络（PCA-RNN）预测模型.实验采用玉米股票价格指数,首先,利用主成分法对玉米指数的多个指标进行特征提取,然后利用提取的主成分建立3种神经网络模型,并对开盘价进行预测,最后与ARIMA模型进行比较分析.结果表明PCA-RNN模型取得了较好的效果,更加适用于股票价格的短期预测,可以为决策者提供一定的参考.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙德山,任靓
关键词: 递归神经网络,主成分分析,时间序列,模型
来源: 辽宁师范大学学报(自然科学版) 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技,经济与管理科学
专业: 数学,自动化技术,金融,证券,投资
单位: 辽宁师范大学数学学院
基金: 辽宁省自然科学基金资助项目(2019-ZD-0471)
分类号: F832.51;TP183;O212.4
页码: 301-306
总页数: 6
文件大小: 188K
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