基于神经网络模型的总资产收益率的文本回归预测方法和系统

摘要

本发明公开一种基于神经网络模型的总资产收益率的文本回归预测方法和系统方法包括S1：收集公司的年报和半年报，以及对应的总资产收益率；S2：从收集到的年报和半年报中提取出董事会报告或管理层讨论与分析部分的多个文本，对提取出的多个文本进行预处理；S3：根据预处理后的多个文本构建数据集，将数据集分为训练集、验证集和测试集；S4：建立神经网络模型，利用所述训练集和验证集训练所述神经网络模型，利用测试集测试所述神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；S5：利用训练好的神经网络模型进行总资产收益率的预测。本发明同比一些传统经典模型，在预测的准确度和训练时长上都有一定的优势。