Stock Index Prices Prediction via Temporal Pattern Attention and Long-Short-Term Memory
المؤلفون المشاركون
Wei, Xiaolu
Lei, Binbin
Ouyang, Hongbing
Wu, Qiufeng
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This study attempts to predict stock index prices using multivariate time series analysis.
The study’s motivation is based on the notion that datasets of stock index prices involve weak periodic patterns, long-term and short-term information, for which traditional approaches and current neural networks such as Autoregressive models and Support Vector Machine (SVM) may fail.
This study applied Temporal Pattern Attention and Long-Short-Term Memory (TPA-LSTM) for prediction to overcome the issue.
The results show that stock index prices prediction through the TPA-LSTM algorithm could achieve better prediction performance over traditional deep neural networks, such as recurrent neural network (RNN), convolutional neural network (CNN), and long and short-term time series network (LSTNet).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wei, Xiaolu& Lei, Binbin& Ouyang, Hongbing& Wu, Qiufeng. 2020. Stock Index Prices Prediction via Temporal Pattern Attention and Long-Short-Term Memory. Advances in Multimedia،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1126716
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wei, Xiaolu…[et al.]. Stock Index Prices Prediction via Temporal Pattern Attention and Long-Short-Term Memory. Advances in Multimedia No. 2020 (2020), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1126716
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wei, Xiaolu& Lei, Binbin& Ouyang, Hongbing& Wu, Qiufeng. Stock Index Prices Prediction via Temporal Pattern Attention and Long-Short-Term Memory. Advances in Multimedia. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1126716
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1126716
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر