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使用弹性网络和多目标粒子群优化的销售价格预测的新型决策融合方法
根据市场趋势、预期需求和其他特征（包括政府规定、国际交易和投机与期望），价格预测算法针对每个产品或服务提出价格。然而，随着输入变量的增加，现有的机器学习方法在计算效率和预测效果方面面临挑战。因此，本研究介绍了一种决策层面融合方法，以选择有信
PDF3 months ago
通过聚合决策树模型与提升模型进行的车辆价格预测
预测二手车价格是一个有趣且有需求的问题，本研究使用数据预处理和决策树模型等方法，进行二手车价格预测并取得了令人满意的结果。
PDFa year ago
使用机器学习进行猪肉价格预测决策系统中数据时滞的影响
本论文研究数据采集延迟对价格预测系统的影响，使用多种预测算法进行了测试，并将其最佳提议整合到决策支持系统原型中，在实际案例中进行了测试。结果表明，最佳公共和数据订阅模型之间的误差差异为 0.6 欧元分，支持数据没有延迟的。
PDFa year ago
一种创新的基于深度学习的农业作物价格准确预测方法
本文提出一种基于深度学习的方法，结合图神经网络和卷积神经网络模型，利用历史价格信息、气候条件、土壤类型、位置等农作物价格的关键决定因素进行精确预测，可实现对印度农业市场中土豆和番茄价格的预测，并能达到比文献报道结果至少提高 20% 的准确性
PDFa year ago
比特币价格预测的交叉加密货币关系挖掘
本文提出了一种名为 C2RM 的模块，可以有效地捕捉比特币与其他加密货币之间的同步和异步影响因素，综合实验结果表明，C2RM 可以帮助现有的价格预测方法显著提高性能，揭示了跨加密货币相互作用对于比特币价格预测的有效性。
PDF2 years ago
DeepLOB: 用于限价订单簿的深度卷积神经网络
本文介绍一种利用深度学习通过限价单数据预测股票价格的方法，并通过 LSTM 模块和卷积滤波器提高了预测精度和时间依赖性，同时通过敏感度分析的方法解释了 LOB 中最重要的组件。
PDF6 years ago
使用循环神经网络对限价订单簿进行序列分类
该论文研究了利用 RNN 对高频交易进行序列分类的问题，通过使用有限订单薄深度和市场订单的短序列预测下一个事件价格变化，从而减少了不利价格选择的可能性，并且展示了 RNN 对有限订单薄的非线性关系的良好捕捉能力。
PDF7 years ago
MM贝叶斯回归与比特币
本文介绍了贝叶斯回归方法在比特币价格预测中的有效性，使用贝叶斯回归预测了比特币的实时价格，并且设计了一个简单的交易策略，该策略能够在不到 60 天的时间内将投资增加近一倍。
PDF10 years ago