8、股票指数预测与网络钓鱼URL检测的机器学习应用

股票指数预测与网络钓鱼URL检测的机器学习应用

股票指数预测部分

在股票指数预测领域，为了进行实验，我们选取了三种独特的指数：KOSPI、TAIEX和BSE - SENSEX。使用2015年至2020年期间，每年365天的库存指数记录数据。其中，1月1日至10月31日的数据用于训练，11月1日至12月31日的数据用于测试，以此评估RNN的有效性。

方法介绍

• RNN（循环神经网络） ：RNN主要用于序列数据的分析和预测。其模型结构中，$x_t$ 表示时间序列中时间 $t$ 时训练样本的输入，$h_t$ 代表模型在时间 $t$ 时的隐藏状态，$y_t$ 是模型的时间序列输出。传统RNN的计算过程可以用以下公式表示：
  • $h_t = f(Ux_t + Wh_{t - 1} + b)$
  • $y_t = Vh_t + c$
    其中，$U$、$W$ 和 $V$ 是权重参数，$b$ 和 $c$ 是偏置参数，$f$ 通常是双曲正切函数。然而，当数据序列足够长时，RNN容易出现梯度消失和爆炸问题，因此不能直接应用于语音识别、手写识别、语言处理和自然语言处理等领域。
• LSTM（长短期记忆网络） ：LSTM是RNN的一种特殊类型，可用于文本标注、时间序列分析、语音识别等。它由遗忘门、输入门和输出门组成，这三个门共同控制数据的存储和擦除。相关公式如下：
  • 遗忘门：$f_t = \sigma(W_{fh}h_{t - 1} + W_{fx}x_t + b_f)$