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曾菊英,浙江财经大学统计学教 授,统计学硕士生导师、应用经济学博士导师组成员。研究方向:大数据驱动决策系统、管理决策、非参数计量统计分析等。在国际及国内权威出版社出版专著2本。主持(完成)中国国家社会科学基金青年项目、中国博士后基金特别资助项目、中国博士后基金一般资助项目、教育部人文社科基金项目、浙江省自然科学基金、浙江省哲学社会科学重点研究基地项目、全国统计科学研究项目、浙江省卫生厅规划重点科研...
2018年盐城师范学院数学与统计学院主要科研获奖一览表。
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由于受到经济环境、政治政策、市场新闻等多种因素的影响,使得预测股票动态变得极具挑战性。研究了5种常用的预测股价变动的预测方法,通过逐步增加模型的输入维度进行预测分析。首先,建立5种优化的预测模型——基于时间序列的自回归平均模型(ARMA)、灰色预测模型(GM(1,1))、BP神经网络模型(BPNN)、基于改进网格寻优算法的支持向量回归(SVR)模型、基于Tensorflow的长短时记忆神经网络模型...
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