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机译:一种新的深度学习框架:使用CeeMD和LSTM的金融时间序列的预测与分析
Beijing Univ Technol Sch Econ & Management Beijing 100124 Peoples R China;
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Deep learning; Long short-term memory; Complementary ensemble empirical mode decomposition; Financial time series; Stock market forecasting; Principal component analysis;
机译:基于双向LSTM-RNN的混合深度学习框架,用于单变量时间序列分类
机译:金融时序多步预测深层学习模型的比较分析
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机译:使用卷积LSTM堆叠自动编码器进行单变量时间序列预测的深度学习框架
机译:基于无监督特征学习的混合深度学习时间序列预测方法
机译:使用堆叠自动编码器和长期短期记忆的金融时间序列的深度学习框架
机译:基于CNN和LSTM的深度学习模型的股票价格时间序列的鲁棒分析