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基于遗传算法优化的LSTM神经网络期货价格预测模型研究

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【作者】 李莹王璐璐

【机构】 东北大学

【摘要】 该文提出一种基于遗传算法优化的长短时记忆神经网络模型(GA-LSTM)。该模型在LSTM神经网络的基础上应用遗传算法对窗宽及参数进行寻优,提高了期货价格预测的精确度,防止陷入局部最优。实验针对期货市场价格的复杂、非线性时间序列数据进行建模预测。通过结果发现模型预测效果良好,具有普遍适用性。

  • 【文献出处】 电脑知识与技术 ,Computer Knowledge and Technology , 编辑部邮箱 ,2020年01期
  • 【分类号】F724.5;F764.2;TP183
  • 【被引频次】15
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