[发明专利]一种基于深度学习神经网络的金融风险预测方法在审
| 申请号： | 202310777658.2 | 申请日： | 2023-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN116503147A | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 常京伟 | 申请（专利权）人： | 北京裕芃科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/00 | 分类号： | G06Q40/00;G06F18/22;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳汉林汇融知识产权代理事务所(普通合伙) 44850 | 代理人： | 刘临利 |
| 地址： | 100027 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据处理技术领域，提出了一种基于深度学习神经网络的金融风险预测方法，包括：获取多种金融数据；将金融数据分成若干数据段，根据每一类型的数据段总长度获取每一类型数据段的相似程度值，并由此得到金融数据的稳态值；获取新金融数据以及最佳数据段；根据最佳数据段进行编号，并根据新金融数据所在最佳数据段的编号获取差值序列；根据差值序列获取高斯模型，并得到高斯概率值；根据金融数据的新金融数据对应的高斯概率值以及金融数据的稳态值获取新金融数据的风险值；根据新金融数据以及新金融数据对应的风险值完成金融数据的风险预测。本发明利用不同金融数据的自身稳定性进行风险值放大，以实现更高效的金融风险预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 神经网络 金融风险 预测 方法 | ||
【主权项】：
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