その他令和8年8月10日

データ预处理とモデル构建に関する技術記事

掲載日

令和8年8月10日

号種

号外

原文ページ

p.40

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令和8年8月10日|p.40|原文を見る

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### 2.2.3 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，模型的结构如下：

- 输入层：接收经过预处理的股票价格数据。

- 卷积层：提取数据的局部特征。

- 池化层：降低数据的维度，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：生成最终的预测结果。

### 2.2.4 实验结果与分析

为了验证所提出模型的有效性，我们在一个包含历史股票价格的数据集上进行了实验。实验结果显示，该模型在预测股票价格方面具有较高的准确率，并且能够较好地适应市场变化。此外，我们还对比了其他几种常见的预测方法，结果表明我们的模型在性能上具有明显的优势。

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