05月24日(Wed) 15:50〜17:30 D会場(ウインクあいち-9F 903会議室)
| 演題番号 | 2D3-OS-19a-2 |
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| 題目 | LSTMを用いた株価変動予測 |
| 著者 | 松井 藤五郎(中部大学生命健康科学部臨床工学科,中部大学工学部情報工学科) 汐月 智哉(中部大学工学部情報工学科) |
| 時間 | 05月24日(Wed) 16:10〜16:30 |
| 概要 | LSTM (Long Short-Term Memory) は、時系列データを学習するリカレントニューラルネットワークの一種であり、長期的な依存関係を学習できる点が特徴である。 本論文では、この特徴を利用して、LSTMを用いて株価の変動を予測する方法を提案する。 また、提案手法を実際の株価データに適用した結果を示し、その有効性について議論する。 |
| 論文 | PDFファイル |