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發(fā)視頻如何使用樹結(jié)構(gòu)長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行金融時(shí)間序列預(yù)測(cè)
2018-11-19 |
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資料介紹
針對(duì)傳統(tǒng)方法對(duì) 多噪聲、非線性的時(shí)間序列無法進(jìn)行有效預(yù)測(cè)的問題，以多尺度特征融合為切入點(diǎn)，提出并驗(yàn)證了基于樹結(jié)構(gòu)長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法。首先，提出了實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)目標(biāo)的核心方法，并分析了方法的內(nèi)在優(yōu)勢(shì);其次，構(gòu)建了基于樹結(jié)構(gòu)長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型;最后，基于最近十年的國(guó)際黃金現(xiàn)貨交易數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高出最小成功率近10個(gè)百分點(diǎn)，證實(shí)了所提方法的有效性。
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