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基于改進LSTM-ELM模型的匯率預測研究

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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化算法通過最小加權(quán)目標函數(shù)對LSTM進行優(yōu)化。（剩余6034字）

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