RECURRENT NEURAL NETWORK BASED STOCK PRICE PREDICTION USING MULTIPLE STOCK BRANDS的更多信息

"RECURRENT NEURAL NETWORK BASED STOCK PRICE PREDICTION USING MULTIPLE STOCK BRANDS"是一个使用多个股票品牌的循环神经网络（RNN）进行股票价格预测的研究。该研究旨在使用股票价格历史数据来预测未来的价格趋势。

在这项研究中，研究人员使用了多个股票品牌的历史价格数据，包括苹果（AAPL）、谷歌（GOOG）和微软（MSFT）等。他们使用了长短期记忆（LSTM）神经网络来建立模型，并使用了Python编程语言和TensorFlow深度学习框架进行实现。

研究人员首先对数据进行了预处理和归一化处理，然后将数据分成训练集和测试集。他们使用训练集来训练LSTM模型，然后使用测试集来评估模型的性能和准确性。研究人员使用了多个评估指标，包括平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）等。

研究人员的实验结果表明，他们的模型可以在预测多个股票品牌的价格方面表现出色，并且相对于其他机器学习算法，LSTM模型具有更好的预测性能。

总之，“RECURRENT NEURAL NETWORK BASED STOCK PRICE PREDICTION USING MULTIPLE STOCK BRANDS”是一项使用循环神经网络进行股票价格预测的研究，它使用了多个股票品牌的历史价格数据，并且在实验中表现出了很好的预测性能。