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基于深度学习LSTM模型的股票预测系统设计与实现.pdf

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湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景1

1.2项目目标1

2相关技术与工具介绍2

2.1数据采集技术2

2.2LSTM模型概述3

2.3自然语言处理介绍3

2.4Django框架简介4

2.5开发环境与工具4

2.5.1Python简介4

2.5.2PyCharm简介5

2.5.3第三方库简介6

2.5.4Keras框架6

3方法设计与实现7

3.1数据集收集与预处理7

3.1.1数据集的获取7

3.1.2数据集预处理10

3.2深度学习模型选择与设计12

3.2.1深度学习模型选择12

3.2.2模型设计13

3.3模型的编译与训练14

3.4模型的评估与优化15

3.4.1模型的评估15

3.4.2模型的优化16

3.5前端设计与实现17

3.5.1系统前端设计17

3.5.2设计效果展示及分析17

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

4小结18

参考资料19

II

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习LSTM模型的股票预测系统设计

1引言

1.1项目背景

随着全球资本市场的日益成熟和竞争的加剧,投资者对于股票价格的预测

准确性要求越来越高。然而,传统的股票分析方法往往依赖于人工分析、基本

面分析和技术分析等手段,这些方法虽然具有一定的参考价值,但受限于人为

因素和信息处理的局限性,难以全面、准确地预测股票价格的未来走势。在此

背景下,股票预测系统的设计显得尤为重要。首先,随着大数据和人工智能技

术的飞速发展,为股票预测系统提供了强大的技术支持。通过收集、整合和分

析海量的历史股票数据、市场新闻、宏观经济数据等多维度信息,股票预测系

统能够揭示数据之间的内在联系和规律,为投资者提供更加准确、全面的预测

结果。股票预测系统的设计对于提高投资效率具有重要意义,传统的股票分析

方法需要投资者花费大量的时间和精力进行信息搜集、整理和分析,而股票预

测系统能够自动完成这些繁琐的工作,为投资者节省宝贵的时间和精力。同时,

股票预测系统还能够根据投资者的风险偏好和投资目标,提供个性化的投资建

议和策略,帮助投资者实现更高效的投资。

股票预测系统的设计背景是基于现代金融市场的复杂性和投资者对于更精

准投资决策工具的需求。通过借助大数据和人工智能技术的支持,股票预测系

统能够提供更准确、全面的预测结果,解决信息不对称问题,提高投资效率,

为投资者带来更好的投资体验和回报。

1.2项目目

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