基于遗传算法优化的LSTM神经网络期货价格预测模型研究

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。