[发明专利]基于遗传算法与长短时神经网络的股票价格预测方法在审
| 申请号： | 202011256979.0 | 申请日： | 2020-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN112419056A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 周昌军;陈诗乐 | 申请（专利权）人： | 浙江师范大学 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06Q30/02;G06N3/12;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州轩皓知识产权代理有限公司 33271 | 代理人： | 殷筛网 |
| 地址： | 321000 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明是基于遗传算法（GA）对海量股票因子进行特征选择，选出适合当前情景的最优因子组合，并采用长短时神经网络模型（LSTM）进行深度学习，实现对股票价格的高精度预测。遗传算法基于自然选择和遗传进化思想引入自适应启发式搜索机制，寻找具有大搜索空间的优化问题的近似最优解。种群繁衍过程中，借助自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解。长短时神经网络模型因其具有长时间记忆性被广泛运用于时序预测模型中，通过深度学习寻找股票因子与股票价格之间复杂的非线性关系能够有效提高预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 算法 长短 神经网络 股票价格 预测 方法 | ||
【主权项】：
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