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基于VMD和Attention-LSTM的金融时间序列预测
基于VMD和Attention-LSTM的金融时间序列预测
作者:
杨向前
欧阳鹏
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
模态分解
注意力机制
长短期记忆神经网络
特征提取
金融时间序列
摘要:
针对金融时间序列的非线性、非平稳、信噪比低不易分离和长依赖等特性,本文提出了基于变分模态分解(VMD)的Attention-LSTM模型,以LSTM为基础,加入Attention机制来凸显重要模态对原始序列的影响力,从而建立一个更加有效的金融时间序列预测模型.本文首先分别对比使用普通特征预测、VMD分解后单独预测再整合和VMD分解后直接用作特征进行综合预测三种方法.对比预测结果,选取最有效的特征提取方案.然后将最优特征输入至Attention-LSTM模型中.依据沪深300指数和标普500指数交易数据,与传统方法和其他机器学习方法预测结果分析比较得出,本文提出的VMD-Attention-LSTM模型对金融时间序列预测中具有更佳的预测精度和性能.
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基于VMD和Attention-LSTM的金融时间序列预测
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工学
关键词
模态分解
注意力机制
长短期记忆神经网络
特征提取
金融时间序列
年,卷(期)
2020,(12)
所属期刊栏目
设计研究与应用
研究方向
页码范围
142-149
页数
8页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1003-6970.2020.12.034
五维指标
传播情况
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注意力机制
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特征提取
金融时间序列
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件
主办单位:
中国电子学会
天津电子学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-6970
CN:
12-1151/TP
开本:
16开
出版地:
北京市3108信箱
邮发代号:
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
9374
总下载数(次)
40
总被引数(次)
23629
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