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國立雲林科技大學 工業工程與管理系 陳奕中所指導 王詠緹的 基於集成式生成對抗網路進行人流異常預測 （2020），提出Bp stock price in po關鍵因素是什麼，來自於人流異常、異常預測、生成對抗網路、集成式學習、深度學習。
而第二篇論文國立交通大學 工業工程與管理系所 陳勝一所指導 林敬倫的 應用支援向量迴歸模型於預測股票開盤及最高價 （2019），提出因為有 股票交易策略、支援向量迴歸、股票價格預測的重點而找出了 Bp stock price in po的解答。
基於集成式生成對抗網路進行人流異常預測
為了解決Bp stock price in po 的問題，作者王詠緹 這樣論述：
摘要 iAbstract ii誌謝 iii目錄 iv表目錄 vi圖目錄 vii第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究目的 41.3 研究困難點 51.4 研究範圍 61.5 研究限制 61.6 研究流程 7第二章 文獻回顧 102.1 傳統統計型異常預測方法 102.1.1 ARIMA 102.1.2 STL 102.2 機器學習異常預測方法 112.2.1 k-means 112.2.2 DBSCAN 112.3 深度學習異常預測方法 122.3.1 GAN 122.3.2 CNN 142.4
集成式學習 152.5 人流分析相關研究 162.6 文獻回顧小結 16第三章 研究方法 183.1 資料前處理 193.1.1 缺漏值處理 193.1.2 時間序列分割處理 193.1.3 資料正規化 203.1.4 時間序列切片處理 203.2 建立人流異常預測分析模型 213.2.1 應用生成對抗網路進行異常預測 213.2.2 應用集成式學習於異常預測結果 273.3 人流異常預測分析模型績效評估 28第四章 實驗模擬 304.1 模擬資料集與模擬區域介紹 304.2 PNE-ADGAN模型訓練結果 324.3 提前預測
時間設定 354.4 預測結果驗證與分析 37第五章 結論與未來展望 52參考文獻 53
應用支援向量迴歸模型於預測股票開盤及最高價
為了解決Bp stock price in po 的問題，作者林敬倫 這樣論述：
大多數的研究在對股票價格做預測時，都是以收盤價為基準。但是在短線交易時收盤價對於交易者並不能提供太多資訊，在短線交易中大多數的交易都是在盤中進行而非盤末，本研究應用的交易策略類似於短線交易，因此本研究選擇最高價為預測目標之一。本研究的目標為預測隔日的開盤及最高價，在方法上應用之模型為多產出的支援向量迴歸模型，模型能同時預測多個結果，而非分別以不同模型來預測，故此模型可以將不同產出的結果之間潛在的關聯性一起考慮。在資料處理上選擇幾個具代表性的技術指標作為特徵值；且由於股票在有在不同時間存在不同趨勢的特性，在訓練預測與測試模型時會應用滑動視窗法來處理。本研究考慮短線的交易策略，會以預測結果及股票
市場的資訊作為參考來進行股票的操作，並且建構一個數學規劃模型來選擇進場的時機。在實驗結果中發現支援向量迴歸有很好的預測能力，並且應用本研究所提出的交易策略可以得到很好的獲利，不論股票的趨勢是向上或向下。