期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于ARIMA-RNN混合模型的股价预测
1
作者 管学英 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第2期250-256,共7页
提升时间序列模型的预测精度需要全面了解其数据的线性和非线性复合特征,利用ARIMA以及RNN模型分别对时间序列进行建模,挖掘其线性以及非线性规律,最后得到两种模型的综合预估结果.选取沪深300指数(000300)2006年1月4日~2021年11月26日... 提升时间序列模型的预测精度需要全面了解其数据的线性和非线性复合特征,利用ARIMA以及RNN模型分别对时间序列进行建模,挖掘其线性以及非线性规律,最后得到两种模型的综合预估结果.选取沪深300指数(000300)2006年1月4日~2021年11月26日中所有交易日的K线数据为样本,分析结果说明,ARIMA-RNN混合模型的精度比单一循环神经网络模型的预测精度要高,混合模型对于短期动态与静态预测成效较高,有利于投资者和企业做出更加科学可行的决策. 展开更多
关键词 股票价格 组合模型 ARIMA模型 循环神经网络 深度学习
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部