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现有的股票预测方法大多是对股票数据直接进行处理，但是，股票指标数据种类多、维度高，且指标之间存在多重共线性，直接使用原始的数据进行股票预测，会大大增加模型的复杂程度和计算时间，而且预测的结果的精确度也会受到影响。根据以上问题，本发明提出一种基于潜在空间的股票预测方法，将高维的股票数据映射到低维的潜在空间，在将高维数据降维的同时，还去掉冗余信息和降低模型的复杂程度，从而提高预测的速度和精确度。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113705848 A
(43)申请公布日
2021.11.26
(21)申请号 20201
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