Logowanie
Zarejestruj się
Zresetuj hasło
Publikuj i Dystrybuuj
Rozwiązania Wydawnicze
Rozwiązania Dystrybucyjne
Dziedziny
Architektura i projektowanie
Bibliotekoznawstwo i bibliologia
Biznes i ekonomia
Chemia
Chemia przemysłowa
Filozofia
Fizyka
Historia
Informatyka
Inżynieria
Inżynieria materiałowa
Językoznawstwo i semiotyka
Kulturoznawstwo
Literatura
Matematyka
Medycyna
Muzyka
Nauki farmaceutyczne
Nauki klasyczne i starożytne studia bliskowschodnie
Nauki o Ziemi
Nauki o organizmach żywych
Nauki społeczne
Prawo
Sport i rekreacja
Studia judaistyczne
Sztuka
Teologia i religia
Zagadnienia ogólne
Publikacje
Czasopisma
Książki
Materiały konferencyjne
Wydawcy
Blog
Kontakt
Wyszukiwanie
EUR
USD
GBP
Polski
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Koszyk
Home
Czasopisma
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Tom 6 (2021): Zeszyt 1 (January 2021)
Otwarty dostęp
Predicting stock high price using forecast error with recurrent neural network
Zhiguo Bao
Zhiguo Bao
,
Qing Wei
Qing Wei
,
Tingyu Zhou
Tingyu Zhou
,
Xin Jiang
Xin Jiang
oraz
Takahiro Watanabe
Takahiro Watanabe
| 25 maj 2021
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Tom 6 (2021): Zeszyt 1 (January 2021)
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Abstrakt
Artykuł
Ilustracje i tabele
Referencje
Autorzy
Artykuły w tym zeszycie
Podgląd
PDF
Zacytuj
Udostępnij
Data publikacji:
25 maj 2021
Zakres stron:
283 - 292
Otrzymano:
24 gru 2020
Przyjęty:
11 kwi 2021
DOI:
https://doi.org/10.2478/amns.2021.2.00009
Słowa kluczowe
stock price prediction
,
recurrent neural network
,
long short-term memory network
,
gated recurrent unit
© 2021 Zhiguo Bao et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Zhiguo Bao
School of Computer and Information Engineering, Henan University of Economics and Law
Zhengzhou Henan, China
Qing Wei
School of Computer and Information Engineering, Henan University of Economics and Law
Zhengzhou Henan, China
School of Management Engineering, Capital University of Economics and Business
Fengtai Beijing, China
Tingyu Zhou
Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda University
Kitakyushu, Japan
Xin Jiang
National Institute of Technology, Kitakyushu College
Kitakyushu, Japan
Takahiro Watanabe
Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda University
Kitakyushu, Japan