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融合情感分析与SVM_LSTM模型的股票指数预测 被引量:9
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作者 李万龙 郑山红 《软件导刊》 2020年第8期14-18,共5页
由于股票市场变化存在着多因素、非线性、时变性等特点,传统预测模型忽视了股指波动影响因素特征提取的合理性与准确性,导致预测效果不理想。鉴于此,提出了融合情感分析和SVM_LSTM特征提取模型的股指预测方法以提高股指预测精度,将SVM和... 由于股票市场变化存在着多因素、非线性、时变性等特点,传统预测模型忽视了股指波动影响因素特征提取的合理性与准确性,导致预测效果不理想。鉴于此,提出了融合情感分析和SVM_LSTM特征提取模型的股指预测方法以提高股指预测精度,将SVM和LSTM方法相结合建立SVM_LSTM模型,提取影响股指波动的情感极性特征、涨跌趋势特征以及股票技术指标特征,进而弥补影响股指波动的存在因素实现股指预测。通过与传统股指预测方法相比较,该方法实验结果的MSE(均方差)达到了0.1722,比传统模型的均方差缩小了约0.0837,证明了该预测方法在准确度上效果更好。 展开更多
关键词 股指预测 技术指标 LSTM 情感分析
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结合上下文和注意力机制的特定目标情感分析 被引量:5
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作者 于佳楠 李万龙 +2 位作者 郑山红 苏珂 《长春工业大学学报》 CAS 2020年第2期142-148,共7页
在模型中引入评价目标的上下文信息,通过LSTM对其进行独立语义编码,同时引入基于评价目标的注意力机制,改善得到的情感特征信息。最后在SemEval2014 Task4的Restaurant和Twitter两个不同领域的数据集上进行了实验。
关键词 情感分析 神经网络 上下文信息 注意力机制
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基于新闻信息的股票指数预测 被引量:5
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作者 李万龙 郑山红 《长春工业大学学报》 CAS 2020年第1期47-52,共6页
采用LSTM方法对新闻内容信息进行情感分析,再将分析得到的情感分类结果与股票的技术指标相结合作为特征值,利用BP神经网络进行预测。
关键词 股指预测 情感分析 技术指标 LSTM
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建筑设计细节存在的设计问题分析 被引量:3
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作者 陈志光 《门窗》 2016年第7期155-155,共1页
细节决定成败,建筑设计中更能体现出这种道理,在建筑设计中的设计过程中,细节设计的问题解决更能体现出建筑设计的设计师的建筑设计水平。决定建筑设计的各种因素很多,针对细节设计环节设计人员一定要由匠人精神,与细节处细致打造,才能... 细节决定成败,建筑设计中更能体现出这种道理,在建筑设计中的设计过程中,细节设计的问题解决更能体现出建筑设计的设计师的建筑设计水平。决定建筑设计的各种因素很多,针对细节设计环节设计人员一定要由匠人精神,与细节处细致打造,才能出好的建筑作品。 展开更多
关键词 建筑设计 细节设计 问题分析 匠人精神
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建筑设计创新
5
作者 陈志光 《门窗》 2016年第6期162-162,共1页
时代在发展,建筑设计也在不断进步,尤其是现代建筑设计新思维的出现,促使现代建筑设计不断创新,文中就建筑设计的创新进行阐述。
关键词 建筑设计 创新 阐述
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现代住宅建筑节能设计探讨
6
作者 陈志光 《城市地理》 2016年第7X期140-140,共1页
当前引领建筑设计潮流的是节能型的建筑设计,其中包括了许多的科学新技术的运用,是当前建筑设计中科学技术应用的前沿,同时近年来建筑行业的高速发展催生了建筑节能技术的成长与发展。
关键词 住宅 建筑节能 设计 新技术应用
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