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陈志全; 雷景生;
上海电力大学 上海200090;
股票指数预测; 时间序列; 改进粒子群算法; 长短期记忆神经网络;
机译:基于特征工程和临时型模型预测股票指数趋势
机译:通过利用基于树的集合模型和深度学习算法来改进股票指数预测的改进堆栈框架
机译:基于优化神经网络架构的多目标优化模型预测股票指数
机译:基于门控递归神经网络的基于趋势的股票指数预测模型
机译:支持向量机方法预测中国股票指数的走势。
机译:使用优化的人工神经网络模型预测股票指数的走势
机译:基于多目标遗传算法的RBF股票指数预测模型的开发与性能评估
机译:基于北美中尺度模型初始化网格预测的高分辨率天气研究与预测模型输出性能比较。
机译:基于人工神经网络模型的新闻分析预测股票指数的方法
机译:管理储层和/或天然气工程的方法,对地质模型,数值模型和分析进行初步研究,对经济和风险进行分析研究,以产生产量和储量的预测,并确定针对产量和储量预测的一系列设施要求,以及许多环境考虑因素,使ADO可以与综合储层的优化方法结合使用。
机译:控制模型的研究方法,控制模型的研究装置,计算机程序以及基于该模型的操作
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