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基于树结构长短期记忆神经网络的金融时间序列预测
姚小强, 侯志森
计算机应用
2018, 38 (11):
3336-3341.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040742
针对传统方法对多噪声、非线性的时间序列无法进行有效预测的问题，以多尺度特征融合为切入点，提出并验证了基于树结构长短期记忆（LSTM）神经网络的预测方法。首先，提出了实现预测目标的核心方法，并分析了方法的内在优势；其次，构建了基于树结构长短期记忆神经网络的预测模型；最后，基于最近十年的国际黄金现货交易数据对模型进行了验证。实验结果表明，所提算法预测准确率高出最小成功率近10个百分点，证实了所提方法的有效性。
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