RNN神经网络在股票指数价格预测模型的研究与应用
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第6-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第7-8页 |
| 1.3 本文的主要工作与组织结构 | 第8-11页 |
| 1.3.1 本文研究的目的与思路 | 第8-9页 |
| 1.3.2 本文的主要工作 | 第9页 |
| 1.3.3 本文的组织结构 | 第9-11页 |
| 2 神经网络基础 | 第11-18页 |
| 2.1 神经元模型 | 第11-13页 |
| 2.2 感知机 | 第13页 |
| 2.3 深度前馈网络 | 第13-14页 |
| 2.4 循环神经网络原理 | 第14-18页 |
| 3 循环神经网络的变种 | 第18-23页 |
| 3.1 长短期记忆神经网络 | 第18-20页 |
| 3.2 Clockwork-RNN | 第20-23页 |
| 4 实证分析 | 第23-31页 |
| 4.1 实证环境和框架简介 | 第23页 |
| 4.2 实证数据 | 第23-24页 |
| 4.3 基于Keras的循环神经网络设计 | 第24-25页 |
| 4.4 简单循环神经网络的实证结果 | 第25-26页 |
| 4.5 长短期记忆神经网络实证结果 | 第26-28页 |
| 4.6 Clockwork-RNN实证结果 | 第28-30页 |
| 4.7 实证结论 | 第30-31页 |
| 5 结论 | 第31-32页 |
| 致谢 | 第32-33页 |
| 参考文献 | 第33-35页 |
