その他令和8年1月5日

データ処理とモデル構築に関する技術的解説

掲載日

令和8年1月5日

号種

号外

原文ページ

p.15

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令和8年1月5日|p.15

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### 2.2.2 模型构建

在本研究中, 我们采用了一种基于深度学习的模型来预测股票价格。该模型由多个卷积层和全连接层组成, 能够有效地捕捉时间序列数据中的复杂模式。具体来说, 模型的架构如下:

- 输入层: 接收经过预处理的股票价格数据。

- 卷积层: 使用一维卷积核提取局部特征。

- 池化层: 降低特征维度, 减少计算量。

- 全连接层: 将提取的特征映射到输出空间。

- 输出层: 生成最终的股票价格预测值。

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