TY -的A2 - Chen Chi-Hua AU - Li Jiake PY - 2021 DA - 2021/04/24 TI -市场研究股票指数预测基于网络安全与深度学习SP - 5522375六世- 2021 AB -作为一个最受欢迎的财务管理方法,吸引了越来越多的投资者参与股票。股票投资的风险也相对较高。如何降低风险和增加利润已成为投资者最关心的问题。传统的股票预测模型使用基于股票时间序列分析预测模型,但时间序列模型不能考虑到投资者情绪对股票市场的影响变化。为了使用股票市场投资者情绪信息更准确的预测,本文建立一个股票指数预测和基于时间序列的网络安全模型和深度的学习。基于时间序列模型,提出利用CNN提取深入情感信息来代替基本情感的情感特征提取的水平。在数据源上水平,其他信息来源,如基本特征,介绍了进一步提高模型的预测性能。结果表明,该算法是可行的和有效的,可以更好地预测市场股票指数的变化。这也证明了多个信息来源可以提高模型预测的精度比单一信息源更有效。SN - 1939 - 0114 UR - https://doi.org/10.1155/2021/5522375 - 10.1155 / 2021/5522375摩根富林明安全和通信网络PB - Hindawi KW - ER