その他令和8年7月29日

データ预处理与模型构建

掲載日

令和8年7月29日

号種

号外

原文ページ

p.134

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令和8年7月29日|p.134|原文を見る

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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，能够有效地提取时间序列数据中的特征并进行预测。具体来说，模型的输入是过去N天的股票价格数据，输出是未来一天的股票价格预测值。

### 2.2.3 实验结果与分析

为了验证所提出模型的有效性，我们在多个公开的股票数据集上进行了实验。实验结果表明，与传统的统计方法和机器学习方法相比，我们的深度学习模型在预测精度上有显著的提升。此外，我们还分析了不同参数设置对模型性能的影响，并给出了最优的参数配置方案。

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