【摘 要】
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自从股票市场诞生以来,投资者和从业人员一直致力于股票预测模型的研究,但由于影响股票价格变动的因素过于复杂,传统的预测方法在实际应用中的效果并不理想.直到神经网络的出现,相比于其他传统的预测方法,神经网络对数据有着更好的拟合能力.在使用神经网络训练数据的过程中,梯度下降法优化算法是十分重要的一环,在众多算法中Adam算法是目前应用最广的算法.Adam算法在实际应用中存在权值衰减不足的情况,这使得神经
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自从股票市场诞生以来,投资者和从业人员一直致力于股票预测模型的研究,但由于影响股票价格变动的因素过于复杂,传统的预测方法在实际应用中的效果并不理想.直到神经网络的出现,相比于其他传统的预测方法,神经网络对数据有着更好的拟合能力.在使用神经网络训练数据的过程中,梯度下降法优化算法是十分重要的一环,在众多算法中Adam算法是目前应用最广的算法.Adam算法在实际应用中存在权值衰减不足的情况,这使得神经网络在预测的过程中可能会出现数据过拟合的问题,导致预测的结果不理想.针对Adam算法存在不足,本文通过引入权值衰减过程来改进Adam算法,这样可以在一定程度上防止数据过拟合问题的产生.并对改进Adam算法进行了收敛性分析,分析结果表明,代价序列ft（θt）与最优代价的差小于数列（?）的常数倍,说明代价序列的收敛率为O（（?））.在实验中使用LSTM神经网络对股票的价格进行预测,分别使用Adam算法和改进Adam算法进行实验对比分析.实验结果表明,相比于使用Adam算法,在预测股票涨跌的准确率上,改进Adam算法将准确率由原来的57.7%提高到了65.8%.将预测的相对误差（相对误差为绝对误差与真值的比值）从3.98%降低到2.78%.由此可以石出在使用LSTM神经网络时改进Adam算法相比于Adam算法有着更好的预测结果.
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