【摘 要】
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随着人工智能时代的到来,人们对于数据内部潜在的价值越来越关注,对于数据的挖掘和使用能力越来越强.在大数据时代,神经网络技术受到了极大关注,其中备受瞩目的便是循环神经网络(RNN).RNN因为隐藏层内部存在自连接结构常被用于处理时间序列数据数据,但这个经典的神经网络也存在其无法克服的缺点.RNN在训练过程中容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题,虽然梯度消失问题可以通过改变激活函数,调整学习率等方法来缓解
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随着人工智能时代的到来,人们对于数据内部潜在的价值越来越关注,对于数据的挖掘和使用能力越来越强.在大数据时代,神经网络技术受到了极大关注,其中备受瞩目的便是循环神经网络(RNN).RNN因为隐藏层内部存在自连接结构常被用于处理时间序列数据数据,但这个经典的神经网络也存在其无法克服的缺点.RNN在训练过程中容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题,虽然梯度消失问题可以通过改变激活函数,调整学习率等方法来缓解;梯度爆炸问题可以通过梯度截断和权重衰减来缓解,但这并不是很好的解决方式.在1997年所提出的长短期记忆神经网络(LSTM)通过在隐藏层节点内加入记忆单元和门控机制,不仅可以记忆长期信息,还可以有效避免RNN中的梯度消失问题.后来更多学者对LSTM的结构不断进行探索与优化,形成了各种结构的LSTM的变体,在不同领域有着广泛的应用.本文主要深入探讨了LSTM的由来,通过了解LSTM是为何提出以及其网络结构的工作原理达到对模型的深入了解,并列举了近些年来关于LSTM网络的研究进展.在此了解基础上对LSTM网络进行实际操作应用.期货市场数据具有非线性高噪声的特点,一般的模型难以准确提取数据特征把控数据的走势,但是LSTM网络具有长期记忆能力,对于时间序列数据的学习能力表现优异.因此在本文应用LSTM神经网络来预测豆粕期货的收盘价格,并且取得了不错的预测效果,并与传统的机器学习算法-支持向量机(SVM)预测结果作对比,发现LSTM的预测效果要优于SVM.
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