【摘 要】
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针对金融时间序列预测问题,提出正则化长短期记忆神经网络LSTM(Long Short-Term Memory neural network)模型。LSTM模型通过其独特的单元结构,能够深入挖掘出时间序列中的固
【机 构】
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武汉理工大学理学院,武汉谱数科技有限公司
【基金项目】
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教育部人文社科青年基金项目(14YJCZH143);中央高校基本科研业务费专项(WUT:2016IA005)
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针对金融时间序列预测问题,提出正则化长短期记忆神经网络LSTM(Long Short-Term Memory neural network)模型。LSTM模型通过其独特的单元结构,能够深入挖掘出时间序列中的固有规律;采用正则化方法修改LSTM模型的目标函数,优化网络结构,从而选出泛化能力较强的弹性网正则化LSTM模型。将该模型应用于道琼斯指数预测,实验对比表明,该方法计算出的均方根误差最小,预测拟合程度最高。
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