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广东外语外贸大学金融学院应用数学系

作品数：1 被引量：1H指数：1
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文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇经济管理

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇时间序列
  • 1篇时间序列预测
  • 1篇网络
  • 1篇金融
  • 1篇金融时间
  • 1篇金融时间序列
  • 1篇金融时间序列...
  • 1篇金融预测
  • 1篇降噪
  • 1篇泛函
  • 1篇泛函网络

机构

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  • 1篇伦敦大学学院
  • 1篇印第安纳大学
  • 1篇考文垂大学

作者

  • 1篇马超
  • 1篇蓝斌
  • 1篇张振华

传媒

  • 1篇徐州工程学院...

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
泛函深度神经网络及其在金融时间序列预测中的应用被引量：1
2017年
针对神经网络直接预测原始价格存在的泛化误差大、预测价格变动方向的准确率不高等问题,提出一种基于泛函的深度降噪自编码神经网络,并提高神经网络的在时间序列上的泛化能力.将预测目标改为ZigZag/PI指标,且通过着重预测价格序列的趋势和方向,避免来自原始序列的噪音影响,弥补神经网络在方向预测上的固有缺陷.
马超侯天诚徐瑾辉张振华蓝斌
关键词：泛函网络金融预测
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