本文首先簡(jiǎn)述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展現(xiàn)狀與應(yīng)用,接下來(lái)重點(diǎn)介紹了文中建模使用的4種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)DNN,RNN,LSTM和GRU,并將他們組合成DNN+RNN,DNN+LSTM,DNN+GRU形式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),理論上,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)組合應(yīng)具有更優(yōu)秀的性能.接下來(lái)利用美國(guó)的蘋(píng)果公司,波音公司,美國(guó)銀行,谷歌公司大約十年的股票日歷史交易數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)組合是否真的可以提升模型性能,采用的數(shù)據(jù)的屬性是股票當(dāng)日的開(kāi)盤(pán)價(jià),最高價(jià),最低價(jià),收盤(pán)價(jià),成交量,預(yù)測(cè)的是第2日的收盤(pán)價(jià).實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理,設(shè)置模型結(jié)構(gòu)和必要的參數(shù).比較神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合前后的模型性能的方式有兩種,分別是模型預(yù)測(cè)殘差曲線圖和衡量模型性能的定量指標(biāo)SE,MAE,MSE,MAPE.最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,4種單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)比較理想,但是還存在改進(jìn)的余地,通過(guò)在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN,LSTM,GRU模型的基礎(chǔ)上添加DNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),可以達(dá)到比單獨(dú)使用任何一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好的預(yù)測(cè)效果。
【學(xué)位單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：C81

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