典型文献
基于改进LSTM-ELM模型的汇率预测研究
文献摘要：
基于汇率市场的价格变动具有混沌变化的特性,单个模型训练中产生的过拟合问题也难以解决.LSTM和ELM自身结构较为复杂,难以直接组合.综合上述问题创新性采用基于权重分配的线性组合方法将两者结合,并首次应用到汇率预测领域.为了提高ELM的性能,将一种迟滞的生物神经系统特性嵌入到ELM的神经元激活函数中并且引入了微分进化算法通过最小加权目标函数对LSTM进行优化.仿真结果表明,与其他5种模型相比该集成预测模型的预测效果更好.
文献关键词：
集成模型;外汇汇率波动;神经网络;极限学习机
中图分类号：
作者姓名：
董小刚;曹馨潼;秦喜文
作者机构：
长春工业大学
文献出处：
引用格式：
[1]董小刚;曹馨潼;秦喜文-.基于改进LSTM-ELM模型的汇率预测研究)[J].中国集体经济,2022(29):112-116
A类：
神经系统特性,外汇汇率波动
B类：
ELM,汇率预测,预测研究,汇率市场,价格变动,混沌,模型训练,过拟合,难以解决,权重分配,线性组合,组合方法,首次应用,迟滞,生物神经系统,激活函数,微分进化算法,该集,集成预测模型,集成模型,极限学习机
AB值：
0.358899
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