机构名称：
¥ 1.0
此方法提供了[1]有见地的信息，可促进在极其不可预测的比特币市场中改善风险管理和决策。实验结果[2]表明，SVR模型对于加密货币价格预测的准确性可以通过综合学习模型有效地改进。这是通过考虑[3]长期任期内存（LSTM）和变形金刚神经网络来完成的，这些术语（LSTM）和使用历史差异以及使用历史差异以及这些型号的技术指示器以及这些模型（ELNCO）（ELNCO）（ELNCO）（ELNCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BIT）（BITCO）（BT） Litecoin（LTC）。我们的实验表明，[4]脊回归模型优于更复杂的预测模型，例如RNN和LSTM，在预测确切的关闭价格时。另一方面，LSTM可以比其他人更好地预期加密货币价格的方向。
加密货币价格预测指标-IJRPR
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