數(shù)學(xué)建模論文模板

數(shù)學(xué)建模優(yōu)秀論文模板1000字數(shù)學(xué)建模十分重要，它可以找到解決各種實際問題的途徑，同時也喚起數(shù)學(xué)的興趣。對于進行數(shù)學(xué)建模研究的學(xué)生而言，優(yōu)秀的論文模板非常重要，下面我將為大家分享一份數(shù)學(xué)建模優(yōu)秀論文模板。一、摘要本文使用深度學(xué)習(xí)和時間序列分析相結(jié)合的方法，預(yù)測了未來一個月內(nèi)A股市場的走勢。首先，我們收集了2000多家上市公司的歷史股價數(shù)據(jù)和其他經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)，并進行了數(shù)據(jù)清洗和處理；然后，我們使用時間序列分析對數(shù)據(jù)進行了初步的探索，并發(fā)現(xiàn)了一些規(guī)律性的變化模式；最后，我們將模型應(yīng)用于測試數(shù)據(jù)中，并得出了較為準確的預(yù)測結(jié)果。本文的研究結(jié)果表明深度學(xué)習(xí)與時間序列分析是有效的預(yù)測工具，可以為投資者提供參考建議。二、關(guān)鍵詞深度學(xué)習(xí)，時間序列分析，A股市場，預(yù)測三、正文1.引言A股市場一直是投資者關(guān)注的焦點，因為股票價格的波動不僅能夠反映上市公司的盈利狀況，同時也能夠影響整個經(jīng)濟系統(tǒng)的運行。因此，如何預(yù)測股票價格的波動，成為了投資者關(guān)注的一個重要問題。在過去的幾十年中，人工智能和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷發(fā)展，使得預(yù)測股票價格更加準確成為了可能。因此，我們使用深度學(xué)習(xí)和時間序列分析相結(jié)合的方法，研究了A股市場的預(yù)測問題。2.數(shù)據(jù)收集和處理本文使用了2000多家上市公司的歷史股價數(shù)據(jù)和其他經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的來源包括中國證券網(wǎng)和Wind等。由于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性存在一定問題，因此我們進行了數(shù)據(jù)清洗和處理。具體來說，我們采用了以下方法：（1）缺失數(shù)據(jù)的填充。我們采用了線性插值的方法，將缺失的數(shù)據(jù)填充進來。（2）異常值的處理。由于一些種種原因，有些數(shù)據(jù)可能會出現(xiàn)異常值。我們采用了拉依達準則，將異常值去除。（3）數(shù)據(jù)的歸一化。由于不同數(shù)據(jù)的單位和數(shù)量級不同，為了使得各個數(shù)據(jù)具有相同的權(quán)重，我們對數(shù)據(jù)進行了歸一化處理。3.時間序列分析時間序列分析是一種經(jīng)典的預(yù)測方法，它的基本思想是將一些時間相關(guān)的事件或指標轉(zhuǎn)化為時間序列，然后通過對時間序列的分析和建模來預(yù)測未來的趨勢。在本文中，我們使用ARIMA模型分析了A股市場的時間序列。ARIMA模型是一種廣義的線性模型，它涵蓋了AR、MA和ARMA模型。AR模型是自回歸模型，它建立了當前值與一定滯后值的線性關(guān)系；MA模型是移動平均模型，它建立了當前值與前面滯后項誤差的線性關(guān)系；ARMA模型則是兩者的結(jié)合。通過對數(shù)據(jù)的初步探索，我們發(fā)現(xiàn)ARIMA模型能夠很好地擬合A股市場的時間序列，同時也能夠預(yù)測一定的趨勢。具體地，我們對數(shù)據(jù)進行了差分和自相關(guān)、偏自相關(guān)的計算，并選擇了適當?shù)碾A數(shù)。最后，我們將ARIMA模型用于測試數(shù)據(jù)中，并得出了較為準確的預(yù)測結(jié)果。4.深度學(xué)習(xí)模型深度學(xué)習(xí)模型是一種非常廣泛使用的模型，它的基本思想是搭建多個層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)來預(yù)測未來的趨勢。在本文中，我們使用了一種基于LSTM的深度學(xué)習(xí)模型，來預(yù)測A股市場的價格走勢。LSTM是長短時記憶網(wǎng)絡(luò)的簡稱，它是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。相比于普通的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，LSTM能夠更好地處理時間序列的長期依賴問題。具體地，LSTM通過引入三種門機制，來控制信息的輸入和輸出。其中，遺忘門用于控制上一個時間的狀態(tài)對當前狀態(tài)的影響，輸入門用于控制輸入信息的量和類型，輸出門用于控制輸出的量和類型。我們將數(shù)據(jù)通過多個LSTM層進行處理，然后將輸出結(jié)果輸入到一個全連接層中，得出最終的預(yù)測結(jié)果。為了提高模型的準確性，我們使用了交叉驗證和集成方法，同時也對超參數(shù)進行了合理的選擇。5.模型驗證與結(jié)果分析我們將模型應(yīng)用于測試數(shù)據(jù)中，并得出了較為準確的預(yù)測結(jié)果。具體地，我們使用平均絕對誤差(MAE)和均方誤差(MSE)作為評估指標，發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的MAE和MSE分別為0.05和0.01，而ARIMA模型的MAE和MSE分別為0.08和0.02。因此，我們可以得出結(jié)論，深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)測效果要優(yōu)于ARIMA模型。6.結(jié)論本文研究了深度學(xué)習(xí)與時間序列分析在A股市場預(yù)測中的應(yīng)用。我們收集了2000多家上市公司的歷史數(shù)據(jù)，并進行了數(shù)據(jù)清洗和處理；然后，我們使用ARIMA模型和LSTM模型進行了預(yù)測，并得出了較為準確的結(jié)果。結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)與時間序列分析是有效的預(yù)測工具，可以為投資者提供參考建議。四、參考文獻[1]Box,G.E.P.,Jenkins,G.M.andReinsel,G.C.TimeSeriesAnalysis:ForecastingandControl[M].JohnWiley&Sons,2015.[2]Hochreiter,S.,Schmidhuber,J.LongShort-TermMemory[J].NeuralComputation,1997,9(8):1735-1780.[3]Hua,Z.,Yang,Y.AnEmpiricalStudyonStockPricePredictionUsingDeepLearningTechniques[J].InternationalJournalofComputerApplications,2017,178(34):15-23.[4]Liu,Y.,Pi,D.,Chen,