基于遗传算法优化的LSTM神经网络期货价格预测模型研究

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.

关键词：LSTM神经网络、遗传算法、期货价格预测

所属期刊栏目：16

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：182-184