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如何使用树结构长短期记忆神经网络进行金融时间序列预测

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.92 MB | 2018-11-19

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　　针对传统方法对 多噪声、非线性的时间序列无法进行有效预测的问题，以多尺度特征融合为切入点，提出并验证了基于树结构长短期记忆（LSTM）神经网络的预测方法。首先，提出了实现预测目标的核心方法，并分析了方法的内在优势;其次，构建了基于树结构长短期记忆神经网络的预测模型;最后，基于最近十年的国际黄金现货交易数据对模型进行了验证。实验结果表明，所提算法预测准确率高出最小成功率近10个百分点，证实了所提方法的有效性。

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