【摘 要】
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黄金期货价格时间序列具有复杂性、随机性和非平稳性的特点,而这三个特点是传统模型无法完全描述的,因此传统模型的预测效果不佳。利用神经网络方法进行深度学习,并建立多层L
【基金项目】
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国家自然科学基金(11601039),吉林省自然科学基金(20140101199JC)
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黄金期货价格时间序列具有复杂性、随机性和非平稳性的特点,而这三个特点是传统模型无法完全描述的,因此传统模型的预测效果不佳。利用神经网络方法进行深度学习,并建立多层LSTM及双向LSTM模型预测未来黄金期货的价格及其发展变化的规律和趋势,并且在相同数据的情况下与ARIMA模型、RNN模型、SVR模型进行了对比实验。结果表明,在四个评价指标下,双向LSTM模型优于所有对比度模型,取得了较好的预测效果。同时,双向LSTM模型的运行时间更短。因此,双向LSTM模型是一种更有效的黄金期货价格预测方法。
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