基于小波和神经网络的金融数据预测

人工神经网络技术应用于金融数据的预测分析时，首先从金融市场选择历史记录，以及从Internet上得到的所有数据中选择数据；然后把数据分为训练样本集和测试数据集，并把数据变换为适合于人工神经网络输入和输出处理的形式；再用训练样本集对人工神经网络进行训练，用测试数据集对训练的结果进行测试，选择有关神经网络模型和学习方法进行余融数据分析。

信号分解与融合神经网络的金融数据预测研究

针对目前特征+模型的预测方案在金融时序数据上预测精度不足的问题,提出一种基于变分模态分解的长短期记忆神经网络-因子分解机双通道融合模型.首先利用变分模态分解分解金融时序数据,得到能表现时序数据趋势和变化信息的模态,接着将模态信息输入到长短期记忆神经网络-因子分解机双通道融合模型中,长短期记忆神经网络得到数据的时序特征,因子分解机得到数据的交互特征,通过改进的局部连接层融合,使模型能同时表达数据的时序特征和交互特征,提升时序数据预测的效果.以沪深300指数和标普500指数的数据为例,对所提模型进行验证,结果表明其在预测性能和泛化性能上都有明显的优势.

优化算法下LSTM模型在金融预测中的准确性研究

随着大数据和人工智能技术的快速发展,循环神经网络(RNN)在时间序列数据的预测中表现出很强的性能。长短时记忆网络(LSTM)是一种改进的RNN结构,能够更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过比较3种LSTM模型(单一模型无加权平均、使用Adam优化器的模型和基于加权平均的多模型融合方法)在金融数据预测中的准确性,对优化算法的LSTM模型的金融数据预测准确性进行研究。