泛函深度神经网络及其在金融时间序列预测中的应用

来源 :徐州工程学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:ellydyl
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针对神经网络直接预测原始价格存在的泛化误差大、预测价格变动方向的准确率不高等问题,提出一种基于泛函的深度降噪自编码神经网络,并提高神经网络的在时间序列上的泛化能力.将预测目标改为ZigZag/PI指标,且通过着重预测价格序列的趋势和方向,避免来自原始序列的噪音影响,弥补神经网络在方向预测上的固有缺陷.
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