典型文献
多源异构数据图像整合预测方法研究——以黄金价格预测为例
文献摘要:
黄金是一种拥有商品、货币、投资等多重属性的特殊大宗商品,而且黄金市场的交易范围和参与者涉及全球,所以其价格会受到多种因素的影响.同时,由于这些影响因素来源分散,数据异构性强并且有各自的规律可循,所以黄金价格本身具有复杂性、非平稳性以及非线性等特征,这也直接导致了预测黄金价格的变动趋势非常具有挑战性.基于黄金的这一复杂特性,文章提出一种全新的基于图像挖掘技术的多源数据融合预测方法—MODII(Multiple Original Data Images Integration).通过2种数据可视化方法将黄金价格的不同影响要素数据转化为4种类型的图像,将这些来自不同市场的不同影响因素通过图像整合在一起,并利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的多通道输入结构将多种类型的图像进行融合,之后由CNN自动学习各图像特征及所占权重并进行预测,样本外预测准确率可达81.06%,一定程度上提高了预测准确率.
文献关键词:
卷积神经网络;图像挖掘;趋势预测;多源数据;黄金价格
中图分类号:
作者姓名:
高丽珺;蒋雨芯;盛培根;魏先华
作者机构:
中国科学院大学经济与管理学院,北京100190
文献出处:
引用格式:
[1]高丽珺;蒋雨芯;盛培根;魏先华-.多源异构数据图像整合预测方法研究——以黄金价格预测为例)[J].系统科学与数学,2022(11):3073-3093
A类:
MODII
B类:
多源异构数据,黄金价格,价格预测,大宗商品,黄金市场,交易范围,素来,数据异构性,可循,非平稳性,变动趋势,图像挖掘,挖掘技术,多源数据融合,融合预测,Multiple,Original,Data,Images,Integration,数据可视化,可视化方法,影响要素,要素数据,合在一起,Convolutional,Neural,Network,多通道输入,多种类型,自动学习,图像特征,样本外预测,预测准确率,趋势预测
AB值:
0.383581
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