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基于GGInformer模型的金融数据特征提取及价格预测
被引量:
1
1
作者
任晟岐
宋伟
《郑州大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2024年第5期62-70,共9页
为了解决金融时序预测任务中出现的特征参数冗余问题,用遗传算法对金融数据进行特征提取,通过三组对比实验进行验证分析。实验结果显示,加入了遗传算法的预测模型比未加入遗传算法的模型在三种数据集上的MSE均有所降低。最终结果证明遗...
为了解决金融时序预测任务中出现的特征参数冗余问题,用遗传算法对金融数据进行特征提取,通过三组对比实验进行验证分析。实验结果显示,加入了遗传算法的预测模型比未加入遗传算法的模型在三种数据集上的MSE均有所降低。最终结果证明遗传算法可以有效解决金融产品价格预测过程中的特征冗余问题。为了解决非线性的长序列金融数据预测效果差的问题,通过结合GRU网络和Informer模型构建了GGInformer模型来对金融产品价格进行预测。模型在三种外汇产品数据集上与其他四种预测基准方法进行了对比实验,实验结果与可视化分析表明,所提模型在金融产品交易价格的预测结果上有明显优势,可以提高预测的精度。
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关键词
遗传算法
特征提取
金融产品价格预测
Informer模型
GRU网络
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题名
基于GGInformer模型的金融数据特征提取及价格预测
被引量:
1
1
作者
任晟岐
宋伟
机构
郑州大学计算机与人工智能学院
出处
《郑州大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2024年第5期62-70,共9页
基金
国家高能物理科学数据中心开放课题(HT-HEPS-T7-01050200-21-0008)
河南省科技攻关计划国际合作项目(172102410065)
河南省高等学校重点科研项目(22A520010)。
文摘
为了解决金融时序预测任务中出现的特征参数冗余问题,用遗传算法对金融数据进行特征提取,通过三组对比实验进行验证分析。实验结果显示,加入了遗传算法的预测模型比未加入遗传算法的模型在三种数据集上的MSE均有所降低。最终结果证明遗传算法可以有效解决金融产品价格预测过程中的特征冗余问题。为了解决非线性的长序列金融数据预测效果差的问题,通过结合GRU网络和Informer模型构建了GGInformer模型来对金融产品价格进行预测。模型在三种外汇产品数据集上与其他四种预测基准方法进行了对比实验,实验结果与可视化分析表明,所提模型在金融产品交易价格的预测结果上有明显优势,可以提高预测的精度。
关键词
遗传算法
特征提取
金融产品价格预测
Informer模型
GRU网络
Keywords
genetic algorithm
feature extraction
financial product price prediction
Informer model
GRU network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GGInformer模型的金融数据特征提取及价格预测
任晟岐
宋伟
《郑州大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2024
1
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