【摘 要】
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针对当前股票交易价格模型动荡性、高冗余及高噪音等问题，建立了基于人工智能算法的新的预测模型，利用RBM结构深度神经网络学习算法提取原始特征向量及内在信息，实践证实该预测模型具有较高的计算精度，且能够促进预测模型学习非线性关系能力的提升，可实现对股票价格波动规律的精准预测，在股票涨跌投资判断中具有一定的参考价值。
【基金项目】
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山西省教育厅项目（J2020417）； 山西省科技厅自然基金项目（201801D121003）； 山西工商学院校级（GSKCSZ202006）；
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针对当前股票交易价格模型动荡性、高冗余及高噪音等问题，建立了基于人工智能算法的新的预测模型，利用RBM结构深度神经网络学习算法提取原始特征向量及内在信息，实践证实该预测模型具有较高的计算精度，且能够促进预测模型学习非线性关系能力的提升，可实现对股票价格波动规律的精准预测，在股票涨跌投资判断中具有一定的参考价值。
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