公开(公告)号：CN115049494A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210795830.2

申请日：2022-07-06

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 武畅 ,  朱沛臻 ,  陈震宇 ,  黄肖曼 ,  周奕 ,  王宏 ,  彭瀚雳

IPC: G06Q40/04 ,  G06Q10/04 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种卷积‑LSTM(Long Short‑Term Memory，长短期记忆网络)混合深度神经网络的股票涨跌预测系统，包括以下模块：股票历史数据存储模块、股票预测模型建立模块、股票预测模块，所述股票存储模块用于存储股票的历史数据样本集；所述股票预测模型建立模块是使用处理后的数据对深度神经网络进行训练的方法来建立股票预测模型；所述股票预测模块是利用前述股票预测模型建立模块所建立的股票预测模型，输入历史股票数据，输出预测的股票价格，再根据股票预测价格确定股票涨跌情况。本发明的深度神经网络是通过一维卷积神经网络对两组样本数据的特征进行提取得到两组不同的特征数据，再将两组特征数据融合后输入LSTM，从而得到对股票的预测价格。