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基于改进动态神经网络的股票预测模型的研究的开题报告
一、问题背景
股票市场的波动性与不确定性使得股票预测成为金融学和经济学中的重要研究方向之一。通过对股票价格的预测，投资者可以在股票市场中获得更好的投资回报。因此，建立一个准确、可靠的股票预测模型对于投资者和市场参与者来说至关重要。
传统的股票预测模型基于时间序列分析、统计分析以及机器学习等方法，这些方法在处理数据质量较好、数据量较小的情况下表现良好，但是对于真实的金融市场数据预测效果不尽如人意。最近，神经网络在股票预测领域受到越来越多的关注，其能够自适应地学习和处理非线性问题。
二、问题描述
现有的神经网络模型中，很难处理时间序列数据中的长期依赖关系，因此导致预测准确性不高。同时，神经网络容易产生过拟合问题，从而使得训练后的模型无法在新数据上进行准确预测。因此，如何提高股票预测模型准确性和泛化能力是当前股票预测领域面临的一个重要问题。
本文将研究改进动态神经网络模型，并实现对股票价格的预测。改进动态神经网络模型通过引入长短期记忆单元，可以克服传统神经网络处理时间序列数据中长期依赖关系的不足。同时，模型在训练过程中加入dropout技术，可以有效地避免过拟合问题，提高模型泛化能力。
三、研究内容和方法
本文的研究内容包括以下两个方面：
1.改进动态神经网络的建立：为了处理时间序列数据中的长期依赖关系，本文将使用长短期记忆单元（LSTM）改进动态神经网络模型，并且使用现有的时间序列数据进行训练和验证。
2.股票价格预测模型建立：本文将使用所建立的改进动态神经网络模型进行股票价格预测。其中，数据预处理包括数据归一化、滑动窗口处理等方法，以提高模型的预测准确性。同时，对模型的性能进行评估，包括平均绝对误差、均方误差、准确率等。
四、预期结果
本文预计最终实现一个基于改进动态神经网络的股票预测模型。基于本模型，可以对股票价格进行准确的预测。同时，该模型具有良好的泛化能力，可以在新数据集上进行准确预测。
五、结论
本文将探索一种基于改进动态神经网络的股票预测方法，该方法能够处理时间序列数据中的长期依赖关系，并可以通过dropout技术提高模型泛化能力。本研究将进一步增强神经网络在股票预测方面的应用价值，促进金融市场的稳定发展。