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叶康; 邓晓卫; 吕学斌;
南京工业大学 数理科学学院 江苏 南京211816;
完全集合经验模态分解 (CEEMDAN); 门控循环单元 (GRU); 股市指数; 建模预测;
机译:基于水库计算模型的股票市场指数预测
机译:股票市场指数和其他区域性外因对基于神经网络模型的边境交通预测建模的影响
机译:基于神经网络预测的每日股票市场指数交易的获利能力:1965-1999年间标普500,DAX,TO PIX和FTSE的案例研究
机译:上海股票市场指数特征及相关预测模型研究
机译:应用监督机器学习模型以使用交易者的每日交易活动数据和美国股票市场指数数据对日间交易者进行分类
机译:机器学习技术可预测市场指数价格趋势的可预测性:韩国股票市场的假设检验
机译:使用人工神经网络和GaRCH家族模型预测股票市场的回报:股票市场标准普尔500指数的证据
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: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: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:综合库存预测GRU模型:基于情绪指数和波动率
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