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摘要:
构建了一种复合网络模型(EEMD-LSTM),该模型将原始数据进行分解再输入到LSTM网络模型中进行序列预测.通过不同模型间的对比分析,该模型的预测效果更好,实现了模型的优化.
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文献信息
篇名 基于EEMD-LSTM模型的汇率预测
来源期刊 电脑编程技巧与维护 学科
关键词 汇率预测 经验模态分解 LSTM神经网络
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 软件研发与应用
研究方向 页码范围 29-30
页数 2页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-4052.2022.01.010
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
汇率预测
经验模态分解
LSTM神经网络
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
电脑编程技巧与维护
月刊
1006-4052
11-3411/TP
大16开
北京市海淀区长春桥路5号六号楼1209室
82-715
1994
chi
出版文献量(篇)
14554
总下载数(次)
80
总被引数(次)
25630
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