基于改進(jìn)LSTM-ELM模型的匯率預(yù)測研究

摘要：基于匯率市場的價格變動具有混沌變化的特性，單個模型訓(xùn)練中產(chǎn)生的過擬合問題也難以解決。LSTM和ELM自身結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，難以直接組合。綜合上述問題創(chuàng)新性采用基于權(quán)重分配的線性組合方法將兩者結(jié)合，并首次應(yīng)用到匯率預(yù)測領(lǐng)域。為了提高ELM的性能，將一種遲滯的生物神經(jīng)系統(tǒng)特性嵌入到ELM的神經(jīng)元激活函數(shù)中并且引入了微分進(jìn)化算法通過最小加權(quán)目標(biāo)函數(shù)對LSTM進(jìn)行優(yōu)化。（剩余6034字）