1. 毕业设计（论文）主要目标：
1、通过研究股票价格预测面临的问题以及预测上的困难，分析不同种类的方法和预测算法，为引入RNN神经网络和LSTM神经网络做铺垫。
2、对RNN神经网络进行理论研究和结构分析，在理论上解释出该模型对于预测时间序列的优势和劣势。在研究RNN的基础上引入LSTM神经网络的概念，并且分析LSTM神经网络模型的原理以及结构，通过与RNN进行比较，分析LSTM用于股价预测的优势以及准确度。
3、由于影响股票价格的因素比较多而且复杂多变，本文从开盘价、最高价、最低价、收盘价这几个关键性的影响因素中选取了开盘价来进行训练和预测研究。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
首先对RNN神经网络进行理论研究和结构分析，在理论上解释出该模型对于预测时间序列的优势和劣势。在研究RNN的基础上引入LSTM神经网络的概念，并且分析LSTM神经网络模型的原理以及结构，通过与RNN进行比较，分析LSTM用于股价预测的优势以及准确度。其次，由于影响股票价格的因素比较多而且复杂多变，本文从开盘价、最高价、最低价、收盘价这几个关键性的影响因素中选取了开盘价来进行训练和预测研究。同时，从美股中选择了一只比较具有代表性的股指标普500来进行学习与预测，通过多组数据和不同模型来进行综合分析。
1 绪论
3. 主要参考文献
[1] 张旭.基于金融时间序列和舆情分析的股票分析系统[J]．工业控制机，2018，31(4)：113-115．
[2] 彭燕，刘宇红，张荣芬．基于LSTM的股票价格预测建模与分析[J]．计算机工程与应用，2019
[3] 陈建婷．一种基于深度学习的数据预测方法[J]．电子技术与软件工程，2019(6)：151-152．
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