机构名称：
¥ 1.0
应对保险行业股市的非线性，不稳定和复杂性所带来的挑战，我们提出了一种增强的生成性对抗性神经网络的股票预测模型，称为Cal-Wgan-GP。该模型的发电机结合了CNN-BILSTM模型等组件和一种自我发项机制，用于生成股票收盘价的精确预测。包括多层卷积神经网络组成的歧视者的任务是区分发电机产生的股票关闭价格和实际股票收盘价。选择了该模型的概括能力，中国Ping An，中国生活，新华社保险和太平洋保险的库存数据。在数据集构建过程中，相关功能（包括技术指标）都合并为促进该模型，以更好地学习隐藏的数据信息。实验结果表明，Cal-Wgan-GP超过四个评估指标的基线模型：平均平方误差（MSE），均方根平方误差（RMSE），平均绝对误差（MAE）和R-squared（R2），可实现最高的数据拟合程度。
Nano Medicine的应用和挑战用于COVID ...
主要关键词
相关文件推荐
