技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于LSTM模型的股票预测方法和系统，属于股票预测技术领域。本发明技术方法通过搭建深度学习环境，爬取大型企业近期的股票数据，对股票数据进行前期分析，再提取关键特征，选取训练数据，输入训练数据，基于深度学习理论构建股票预测模型，所述股票预测模型包括一层输入层、一层隐含层和一层输出层，最后输出预测结果，结合真实值以误差百分比作为评测指标进行测评。本发明还实现了一种基于LSTM模型的股票预测系统。本发明采用了LSTM模型构建股票预测模型适用于周期性强的数据和序列数据，解决长期依赖问题，比传统时间序列模型等更加灵活调参。
技术研发人员：路松峰;方鼎;王同洋
受保护的技术使用者：华中科技大学
技术研发日：2017.05.23
技术公布日：2017.10.10