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申请/专利权人:河北科技大学
摘要:本申请适用于数据处理技术领域,提供了一种豆粕期货价格预测方法、装置及终端设备。该方法包括:将豆粕价格数据以及影响因素数据输入到CNN,提取豆粕价格数据以及影响因素数据的特征数据;将特征数据输入ILSTM模型,得到豆粕价格数据以及影响因素数据的特征向量;将特征向量输入SA模型,得到豆粕价格的预测结果;ILSTM模型是基于LSTM的改进模型,其删除了LSTM模型的输出门,并对遗忘门和输入门进行改进。本申请能够提高对豆粕价格的预测精度。
主权项:1.一种豆粕期货价格预测方法,其特征在于,包括:获取豆粕价格数据以及影响因素数据,对豆粕价格数据以及影响因素数据进行预处理;将预处理后的豆粕价格数据以及影响因素数据输入到CNN,提取得到豆粕价格数据以及影响因素数据的特征数据;将豆粕价格数据以及影响因素数据的特征数据输入到ILSTM模型中,得到豆粕价格数据以及影响因素数据的特征向量;将豆粕价格数据以及影响因素数据的特征向量输入至SA模型中,得到豆粕价格的预测结果;其中,所述ILSTM模型是基于LSTM的改进模型,删除了LSTM模型的输出门,并对遗忘门和输入门进行了改进;所述ILSTM模型的遗忘门的输入端接收前一时刻的隐藏状态输出和当前时刻的豆粕价格数据以及影响因素数据的特征数据,输出端通过乘法器与前一时刻的细胞状态连接之后再通过加法器与所述ILSTM模型的输入门的输出端连接;所述ILSTM模型的输入门的输入端接收前一时刻的隐藏状态输出、当前时刻的豆粕价格数据以及影响因素数据的特征数据和前一时刻的细胞状态;所述ILSTM模型的遗忘门用于控制前一时刻隐藏状态信息的遗忘程度,所述ILSTM模型的输入门用于将当前时刻的豆粕价格数据以及影响因素数据的特征数据中的部分数据保存到当前时刻的细胞状态中。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 河北科技大学 一种豆粕期货价格预测方法、装置及终端设备
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