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| ニューラルネットワークアンサンブルによる株価の時系列予測 |
 加倉井 智
（指導教員：合原 一幸 教授／数理生命情報学研究室）
人間の脳神経系をモデルにした情報処理システムをNeural Networkとよび, パターン認識や時系列予測に広く応用されている. 本研究ではその応用例として, 単一銘柄ではなく複数銘柄の株価予測に注目し, CNNEの拡張アルゴリズムによる株価の時系列予測を行った.
研究を進めていくにつれ, 株価予測の難しさを多々実感しました. 論文はまだまだ補強すべきことがありますが, 書くこと, 話すことの楽しさを感じられた2年間でした.
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