《表1 使用不同深度DAE编码的预测效果》

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《基于DAE-BP神经网络的股票预测研究》

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自编码器可以被训练成具有多个隐藏层的深度自编码器，通常，深度自编码器的层数越多，其提取到的特征就越抽象，编码后的结果表示了数据中更高层的含义。为了比较不同深度的编码结果对预测结果的影响，本文设计了五种DAE，其层数从两层逐渐增加到六层。将五种DAE编码后的结果分别用于股票价格预测，预测结果如表1所示。