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摘要：本发明提供了一种基于动态集成异构深度学习模型的股票预测方法及系统，包括：获取待测股票数据；根据待测股票数据，训练多个不同结构的深度学习模型，得到异构深度学习模型池，异构深度学习模型池中包含多个初级模型；在异构深度学习模型池中，基于初级模型的动态表现和模型间的相似度进行模型选择，得到待选模型池；将待选模型池中的模型预测结果作为输入进行训练，得到次级学习器；通过次级学习器得到最终的股票预测结果。本发明通过训练结构不同，使用知识图谱等另类知识作为输入的深度学习模型，在通过对临近交易日时各个深度学习模型的效果评估，选择最适合的模型池并训练次级学习器进行集成的方法来提高对股票序列预测的准确性。
主权项：1.一种基于动态集成异构深度学习模型的股票预测方法，其特征在于，包括：步骤S1：获取待测股票数据；步骤S2：根据所述待测股票数据，训练多个不同结构的深度学习模型，得到异构深度学习模型池，所述异构深度学习模型池中包含多个初级模型；步骤S3：在所述异构深度学习模型池中，基于初级模型的动态表现和模型间的相似度进行模型选择，得到待选模型池；步骤S4：将所述待选模型池中的模型预测结果作为输入进行训练，得到次级学习器；步骤S5：通过所述次级学习器得到最终的股票预测结果。
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百度查询： 上海交通大学 基于动态集成异构深度学习模型的股票预测方法及系统
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