基于深度回归的车牌拍卖价格预测

使用modernhardware，只需几分钟就可以训练出前面描述的性能最佳的模型，因此可以实现一个系统，在该系统中不断地对模型进行精度跟踪。沿着这条研究路线，下一步自然是构建个性化盘子的模型。个性化标牌包含所有者提交的字符序列，因此含义可能要复杂得多。确切地说，模型应该如何设计，例如，对于不同类型的板是否应该有单独的模型，或者是否可以在另一个文本语料库上进行预训练，还有待研究。感谢Melody Tang和Kenneth Chu为协助该项目所做的出色工作。参考Sakita，R.、Yoshihara，A.、Matsubara，T.、Uehara，K.（2016）。利用数值和文本信息进行库存预测的深度学习。2016年IEEE/ACIS15计算机与信息科学国际会议（ICIS）（第1-6页）。内政部：10.1109/ICIS。2016.7550882。Amodei，D.、Anubhai，R.、Battenberg，E.、Case，C.、Casper，J.、Catanzaro，B.、Chen，J.、Chrzanowski，M.、Coates，A.、Diamos，G.、Elsen，E.、Engel，J.、Fan，L.、Fougner，C.、Han，T.、Hannun，A.Y.、Jun，B.、LeGresley，P.、Lin，L.、Narang，S.、Ng，A.Y.、Ozair，S.、Prenger，R.、Raiman，J.、Satheesh，S.、Seeun，D.、Sengupta，S.、Wang，Y.、Wang，Z.，Wang，C.，Xiao，B.，Yogatama，D.，Zhan，J.，和Zhu，Z.（2016）。深层语音2：英语和汉语的端到端语音识别。第33届国际机器学习会议记录（第173-182页）。Ashenfelter，O.（1989年）。如何拍卖葡萄酒和艺术品。《经济展望杂志》，3，23–36。URL：http://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/jep.3.3.23.内政部：10.1257/jep。3.3.23。Baba，N.，&Kozaki，M.（1992）。基于神经网络的股票价格智能预测系统。

IJCNN国际神经网络联席会议（第371-377页，第1卷），《1992年学报》。第1卷。内政部：10.1109/IJCNN。1992.287183。Bing，L.，Chan，K.C.C.，&Ou，C.（2014）。公众情绪分析用于预测公司股价走势的内部数据。2014年IEEE第11届电子商务工程国际会议（第232-239页）。内政部：10.1109/ICEE。2014.47。Bollen，J.、Mao，H.、Zeng，X.（2011）。推特情绪预测股市。计算科学杂志，2，1-8。URL://www.sciencedirect。com/science/article/pii/S187775031100007X。内政部：http://dx.doi.org/10.1016/j.jocs.2010.12.007.Cho，K.、van Merri¨enboer，B.、G¨ul,cehre，C.、Bahdanau，D.、Bogares，F.、Schwenk，H.、Bengio，Y.（2014）。使用rnn编码器-解码器学习短语表示，用于统计机器翻译。2014年自然语言处理经验方法会议记录（EMNLP）（第1724-1734页）。卡塔尔多哈：计算语言学协会。URL：http://www.aclweb.org/anthology/D14-1179.Do，Q.，&Grudnitski，G.（1992）。住宅物业评估的神经网络方法。《房地产估价师》（第38-45页）。Dudek，G.（2016）。用于GEFCom2014概率电价预测的多层感知器。《国际预测杂志》，321057–1060。URL：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169207015001442.内政部：http://dx.doi.org/10.1016/j.ijforecast.2015.11.009.Evans，A.、James，H.，&Collins，A.（1992年）。人工神经网络：英国住宅估价的应用。《房地产估价与投资杂志》，11，195–204。Ghiasi，M.、Lio，D.、Moon，B.（2015）。使用动态人工神经网络对电影收入进行预制作预测。专家系统与应用，423176–3193。

URL：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417414007088.doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2014.11.022.Guresen，E.，Kayakutlu，G.，&Daim，T.U.（2011）。在股市指数预测中使用人工神经网络模型。专家系统与应用，3810389–10397。URL：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417411002740.doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2011.02.068.Ha，J.-W.，Pyo，H.，&Kim，J.（2016）。使用多个递归神经网络对电子商务中的大规模项目进行分类。在《知识发现和数据挖掘国际会议记录》（第22届NDACM SIGKDD会议记录，KDD’16）（第107-115页）。美国纽约州纽约市：ACM。URL：http://doi.acm.org/10.1145/2939672.2939678.内政部：10.1145/2939672.2939678。郝飞，Z.，郭平，X.，方婷，Y.，韩，Y.（2007）。基于多阶段优化方法的中国短期食品价格预测神经网络模型。专家系统与应用，33347–356。URL：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417406001503.内政部：http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2006.05.021.Hinton，G.E.，斯里瓦斯塔瓦，N.，克里热夫斯基，A.，萨茨基，I.，萨拉胡季诺夫，R.（2012）。通过防止特征检测器的共同自适应来改进神经网络。更正，abs/1207.0580。URL：http://arxiv.org/abs/1207.0580.HKSAR运输部（编辑）（2010年）。传统车辆登记标志拍卖结果。香港特别行政区运输署。香港特别行政区运输署（2019年）。传统车辆登记标志（拍卖）。URL：https://www.td.gov.hk/en/public_services/vehicle_registration_mark/tvrm_auction/index.html.Iseri，A.，&Karlik，B.（2009）。汽车定价的人工神经网络方法。带应用程序的专家系统，362155–2160。URL：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417407006586.

内政部：http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2007.12.059.Kingma，D.P.，&Ba，J.（2014）。Adam：一种随机优化方法。更正，abs/1412.6980。URL：http://arxiv.org/abs/1412.6980.arXiv:1412.6980.Kohzadi，N.，Boyd，M.S.，Kermanshahi，B.，和Kaastra，I.（1996）。用于预测商品价格的人工神经网络和时间序列模型的比较。神经计算，10169–181。URL：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0925231295000208.内政部：http://dx.doi.org/10.1016/0925-2312（95）00020-8。金融应用，第一部分。Kristjanpoller，W.，&Minutolo，M.C.（2015）。黄金价格波动：使用人工神经网络garch模型的预测方法。专家系统与应用，427245–7251。URL：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417415003000.doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2015.04.058.Kristjanpoller，W.，&Minutolo，M.C.（2016）。使用人工神经网络garch模型预测油价波动。专家系统与应用，65233–241。URL：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417416304420.内政部：http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2016.08.045.Laurent，C.、Pereyra，G.、Brakel，P.、Zhang，Y.、Bengio，Y.（2016）。Batchnormalized递归神经网络。2016年IEEE声学、语音和信号处理国际会议（ICASSP）（第2657-2661页）。内政部：10.1109/ICASSP。2016.7472159。Maas，A.L.、Daly，R.E.、Pham，P.T.、Huang，D.、Ng，A.Y.、Potts，C.（2011）。学习用于情感分析的词向量。《计算语言学协会第49届年会论文集：人类语言技术》（第142-150页）。第1卷。Milgrom，P.R.，&Weber，R.J.（1982）。拍卖和竞价的理论。《计量经济学》，50，1089–1122。URL：http://www.jstor.org/stable/1911865.Morgan，J.，&Stocken，P.C.（2003）。

股票推荐分析。兰德经济学杂志，34183-203。URL：http://www.jstor.org/stable/3087449.Ng，T.，Chong，T.，&Du，X.（2010）。迷信的价值。《经济心理学杂志》，31293-309。URL：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167487009001275.doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.joep.2009.12.002.deOliveira，F.A.、Nobre，C.N.、Zarate，L.E.（2013）。将人工神经网络应用于股票价格预测并改进方向预测指数——巴西国家石油公司PETR4的案例研究。专家系统与应用，407596–7606。URL：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417413004703.doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2013.06.071.Olson，D.，&Mossman，C.（2003）。利用会计比率对加拿大股票收益率进行神经网络预测。《国际预测杂志》，19453–465。URL：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169207002000584.内政部：http://dx.doi.org/10.1016/S0169-2070（02）00058-4。Pagolu，V.S.，Challa，K.N.R.，Panda，G.，和Majhi，B.（2016）。对推特数据进行情绪分析，以预测股市走势。2016年信号处理、通信、电力和嵌入式系统国际会议。Schuster，M.，&Paliwal，K.K.（1997）。双向递归神经网络。IEEE信号处理交易，452673–2681。内政部：10.1109/78.650093。Sharda，R.，&Delen，D.（2006）。用神经网络预测运动图片的成功。专家系统与应用，30243–254。URL：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417405001399.内政部：http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2005.07.018.Socher，R.、Perelygin，A.、Wu，J.Y.、Chuang，J.、Manning，C.D.、Ng，A.Y.、Potts，C.（2013）。基于语义树库的语义组合递归深层模型。

《自然语言处理中的经验方法会议录》（EMNLP）。第1631卷。Sutskever，I.、Vinyals，O.、Le，Q.V.（2014）。用神经网络进行序列到序列的学习。Z.Ghahramani、M.Welling、C.Cortes、N.D.Lawrence和K.Q.Weinberger（编辑），《神经信息处理系统的进展》27（第3104-3112页）。Curran Associates，Inc.网址：http://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf.Weron，R.（2014年）。电价预测：回顾现状，展望未来。《国际预测杂志》，301030–1081。URL：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169207014001083.内政部：http://dx.doi.org/10.1016/j.ijforecast.2014.08.008.Woo，C.-K.，霍洛维茨，I.，Luk，S.，和Lai，A.（2008）。支付意愿和细微的文化线索：来自香港slicense-plate拍卖市场的证据。《经济心理学杂志》，29，35–53。URL：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016748700700027X.内政部：http://dx.doi.org/10.1016/j.joep.2007.03.002.Woo，C.-K.，&Kwok，R.H.（1994）。虚荣、迷信和拍卖价格。《经济学快报》，44389-395。URL：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0165176594901090.内政部：http://dx.doi.org/10.1016/0165-1765（94）90109-0。Worzola，E.、Lenk，M.、Silva，A.（1995）。神经网络及其在房地产估价中的应用探讨。《房地产研究杂志》（第185-201页）。Yu，L.，Wang，S.，和Lai，K.K.（2008）。用基于anemd的神经网络集成学习范式预测原油价格。能源经济学，302623–2635。URL：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0140988308000765.内政部：http://dx.doi.org/10.1016/j.eneco.2008.05.003.Zaremba，W.、Sutskever，I.，&Vinyals，O.（2014）。递归神经网络正则化。更正，abs/1409.2329。

URL：http://arxiv.org/abs/1409.2329.Zhang，L.、Luo，J.、Yang，S.（2009）。用BP神经网络预测汽车箱费收入。应用专家系统，366580–6587。URL：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095741740800496X.内政部：http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2008.07.064.