6、股票市场预测与癌症基因分类研究

股票市场预测与癌症基因分类研究

股票市场预测

在股票市场预测领域，为了提高预测的准确性，采用了混合LSTM集成的方法。

数据集

本研究使用了从雅虎财经获取的4家不同公司的数据集，时间跨度为2010年至2021年。每个数据集包含6列浮点值和一个日期列，分别为“开盘价”“最高价”“最低价”“收盘价”“调整收盘价”“成交量”和“日期”，大约有2500行。在将数据输入模型之前，需要进行一系列预处理步骤，包括归一化、缺失值修正和特征选择。
- 归一化 ：将数据集的数据进行平移和重新缩放，使其值介于0和1之间，同时保持数据的原始差异。归一化公式为：
[A’ = \frac{A - A_{min}}{A_{max} - A_{min}}]
其中，(A_{max})和(A_{min})分别是特征的最大值和最小值。

方法

• 数据处理流程 ：
  1. 收集数据。
  2. 对数据进行预处理。
  3. 将数据分别通过独立的普通LSTM和堆叠LSTM模型，与提出的集成模型进行性能比较。
  4. 导入必要的库创建神经网络模型。
  5. 将数据集按80%和20%的比例划分为训练集和测试集。
  6. 将数据转换为数组并调整形状以适应LSTM的三维输入。

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