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基于LSTM混合模型的金融时间序列预测研究

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基于LSTM混合模型的金融时间序列预测研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
1 绪论第10-16页
  1.1 研究背景和意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-14页
  1.3 主要研究内容和创新第14-15页
  1.4 章节结构安排第15-16页
2 金融时间序列预测相关研究第16-24页
  2.1 金融时间序列特性第16-17页
  2.2 金融时间序列预测模型第17-20页
  2.3 数据成分描述第20-24页
    2.3.1 基本行情数据第20-22页
    2.3.2 技术指标第22-24页
3 单流网络预测模型第24-52页
  3.1 基于WDAE-LSTM混合模型的自趋势流网络结构第24-38页
    3.1.1 自趋势流网络结构设计第24-26页
    3.1.2 小波降噪模块第26-30页
    3.1.3 降噪自编码器模块第30-33页
    3.1.4 长短期记忆网络第33-38页
  3.2 实验设计与结果分析第38-51页
    3.2.1 数据集第39-41页
    3.2.2 数据预处理第41-42页
    3.2.3 评估指标第42-43页
    3.2.4 实验结果与分析第43-51页
  3.3 本章小结第51-52页
4 双流网络预测模型第52-70页
  4.1 双流网络预测模型结构设计第52-54页
  4.2 基于WPCA-LSTM混合模型的互趋势流网络结构第54-59页
    4.2.1 互趋势流网络结构设计第54-55页
    4.2.2 小波主成分分析降噪模块第55-57页
    4.2.3 实验设计与结果分析第57-59页
  4.3 双流特征融合第59-62页
  4.4 实验结果分析第62-65页
  4.5 其它时间序列预测第65-68页
  4.6 本章小结第68-70页
5 总结与展望第70-71页
参考文献第71-75页
个人简历及在学期间参与项目第75-76页
个人简历第75页
参与项目第75-76页
致谢第76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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