【摘 要】
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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(Long short term memory,LSTM)神经网络的预
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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(Long short term memory,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。结果表明,预测准确率高出最小成功率近10个百分点,证实了所用方法的有效性。
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