對股票價格的準確預測一方面有助于決策者判斷當前的經(jīng)濟形勢,另一方面有助于投資者獲取收益。但是對股票價格進行準確預測是非常困難的,因為股票價格是非平穩(wěn)、非線性且隨機游走的時間序列,難以用傳統(tǒng)的時間序列模型擬合。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的學習能力使其在很多領(lǐng)域都大放異彩,很多學者研發(fā)出各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于股票市場的預測,包括多層感知機模型、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及專門預測時間序列的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等等,但是這些模型存在特征提取困難、預測精度較低和解釋力較弱等問題。為了解決這些問題,本文將注意力機制引入遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,注意力機制可以給各時間維度的信息賦予不同權(quán)重,區(qū)分不同信息對預測的重要程度,從而提升遞歸網(wǎng)絡(luò)模型的可解釋性和預測精度。在實證部分,本文分別構(gòu)造了多層感知機模型、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)模型、基于注意力機制的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、基于注意力機制的長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和基于注意力機制的門控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,針對上證綜指做收盤價的預測,并在不同的參數(shù)條件下做了大量的對比試驗,一方面探究注意力機制對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預測性能的影... 

【文章來源】：中國科學技術(shù)大學安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１多層感知機結(jié)構(gòu)??如圖１所示，輸入層與隱含層之間、隱含層與隱含層之間、隱含層與輸出??層之間是全連接的，即上一層的所有神經(jīng)元均與下一層的所有神經(jīng)元連接

圖６局部連接和權(quán)值共享??

?第３章模型介紹???圖６局部連接和權(quán)值共享??池化層也稱為下采樣層，其目的主要是保留顯著特征、特征降維、數(shù)據(jù)壓??縮、減少過擬合和提高模型的容錯性。最大池化和均值池化是最為常見的池化??過程，最大池化是指將局部區(qū)域內(nèi)的最大值當作最終的輸出值，均值池化是指??計算局部區(qū)域內(nèi)所有值的平均值當作最終的輸出值，ｆｅａｔｕｒｅ?ｍａｐ池化后得到的??矩陣稱為ｐｏｏｌ?ｍａｐ。池化層有三個特征：首先使得ｆｅａｔｕｒｅ?ｍａｐ降維，降低了網(wǎng)絡(luò)??計算的復雜度；其次池化層不會對權(quán)值進行更新，即池化過程不會增加額外的??運算量；最后池化單元具有平移不變性，輸入數(shù)據(jù)發(fā)生微小偏差時，池化仍會??返回相同的結(jié)果，以此提升魯棒性和精度。??ａｘ?ａ２?ｂ１?ｂ２?最大池化?一，??Ｉ???ｍａｘ??＾３?ａ４?＾３??Ｘ???ｃｉ?ｃ２?ｄ２?二“ｒ“＞????均值池化?Ｋ????卜４?Ｉ?ｄ３?Ｉ?ｄ４?｜?丨?―??圖７最大池化和均值池化??３．２．１卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳導??假設(shè)有２個卷積層和２個池化層，卷積層的輸入是３０Ｘ３０的矩陣Ｍ，卷??積核是３Ｘ３的矩陣，卷積核的數(shù)量為Ｋ個，池化窗口為２Ｘ２。??在第一個卷積層，輸入矩陣經(jīng)過卷積核的卷積生成Ｋ個２８Ｘ２８大小的??ｆｅａｔｕｒｅ?ｍａｐｓ：??１８??

【參考文獻】：
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本文編號：3246232