第２２卷第２期２０２３年６月太原师范学院学报(自然科学版)JOURNALOFTAIYUANNORMALUNIVERSITY(NaturalScienceEdition)Vol．２２No．２Jun．２０２３收稿日期:２０２３Ｇ０３Ｇ２１基金项目:安徽省高校质量工程项目(２０２１jxtd０４７,２０２０sjjd０２０)．作者简介:张迪(１９７９Ｇ),男,汉,安徽霍邱人,硕士,安徽工业经济职业技术学院副教授,主要从事嵌入式技术、物联网技术研究．通信作者:张迪,副教授,EＧmail:sandy５１６０２０２２＠１６３．com．基于KNN和神经网络算法的数据挖掘与预测模型研究张迪(安徽工业经济职业技术学院,安徽合肥２３００５１)〔摘要〕数据挖掘是运用统计学、机器学习和数据库理论等多方面学科知识来对数据进行提炼获取的多学科领域．为了从大量的数据中提炼出有效的信息,拓宽数据挖掘技术在现实生活中的应用范围．利用数据挖掘中的最近邻法、支持向量机法、卷积神经网络法和CNNＧLSTM混合神经网络法分别对股价数据进行分析建模和预测,并对所建立模型进行检验．结果表明,运用KNN法对股票价格的涨跌趋势进行短期预测是可行的,而在股票价格实时预测方面,按算法预测的准确度由小到大排序为:SVM法＜CNN法＜CNNＧLSTM法．〔关键词〕数据挖掘;股票价格;实时价格;涨跌趋势;预测〔文章编号〕１６７２Ｇ２０２７(２０２３)０２Ｇ００２９Ｇ０６〔中图分类号〕TP１８３,F２２〔文献标识码〕A０引言股票市场作为金融系统中的一块军事重地,是各国重点监控领域．在我国,随着改革开放后的经济飞速发展,股票市场一直蓬勃发展．然而总体相较于国际水平而言,无论发展健康状况,还是市场监控状况,都相距尚远[１]．现如今,随着炒股的兴起,越来越多的人们想要对股价的波动趋势进行预测,但是,股票价格的走势,受很多因素的影响,比如市场的自我调节,比如政策的宏观调节,又比如生活中的很多因素对企业公司的影响[２]．所以,如果想要预测得更为精准,需要处理的数据量是非常大的,并且数据非常复杂．而数据挖掘技术,就可以帮我们运用高能电子设备,对这些数据进行非常轻松的处理．因为数据挖掘就是一个从大量数据中提取有价值的信息的过程[３]．近年来,作为汇集了数据库、统计学、人工智能等多领域的学科,数据挖掘以其强大的功能被广泛应用于金融、医疗、制造等领域．将此技术应用于股价的分析与研究,可以及时有效地提炼出股价原始数据中的各种信息,从微观层面上,可以对投资者的决策做出指导意义[４]．因此,选择数据挖掘处理股价原始数据十分合适．大...
