基于TensorFlow进行股票预测的深度学习模型的设计与实现

作     者：韩山杰 谈世哲 Han Shanjie;Tan Shizhe

作者机构：中国海洋大学信息科学与工程学院山东青岛266100 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2018年第35卷第6期

页      码：267-271,291页

摘      要：基于谷歌人工智能学习系统TensorFlow,构建多层感知器MLP(Multi-layer Perceptron)神经网络模型,用于预测每日收盘股价。将苹果公司的每日开盘股价作为数据集输入到神经网络,收盘价格作为神经网络学习的样本,并在训练过程中不断调整权值和阈值及网络结构,最终得到具有较高预测精度的神经网络模型。并就股价预测问题将TensorFlow与传统BP(Back Propagation)神经网络进行性能对比:(1)TensorFlow所构建的神经网络的均方误差RMSE(Root Mean Square Error)=0.624 5,而BP神经网络的RMSE=0.894 2,显示出TensorFlow具有更好的预测准确度;(2)同样的学习样本数量,TensorFlow的预测耗时=1.221 s而BP神经网络的预测耗时=2.483 s,TensorFlow在分析效率及收敛速度上更有优势;(3)TensorFlow具有更友好的编程接口支持。证明了TensorFlow具有加快神经网络建模以及编程速度,提高数据分析效率的作用。通过对TensorFlow的开发流程的介绍,为进一步使用TensorFlow构建复杂的神经网络并进行数据分析提供了依据。

主 题 词：TensorFlow 人工智能 数据分析 MLP 股价预测 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-386x.2018.06.049

馆 藏 号：203296353...