简介:摘要:过往研究中发现,深度学习方法中的LSTM模型在预测金融时间序列时表现良好。本文基于LSTM模型,对模型的层数、结构、激活函数等进行优化,并将优化后的模型用于对上证50ETF收盘价的预测,结果发现:①模型的层数会影响预测结果,过浅或过深的模型层数都会降低模型的预测能力,两层的LSTM模型对上证50ETF收盘价的预测能力最佳;②引入非线性激活函数的全连接层作为隐藏层可以提升模型的预测能力,exponential激活函数的表现最佳;③对特定隐藏层使用Xavier权重初始化方法可以提升模型预测能力。优化后的LSTM模型预测能力明显提升,该优化方法为LSTM模型构造提供了新的思路。
简介:宁夏回族自治区成立于1958年,是全国5个少数民族之一。宁夏地处我国西北内陆,位于黄河中下游。现有人口530多万,实有土地面积5.18万平方公里。全区划分为3市一地(地区),银川为首府城市。宁夏在自然人文方面具有两大突出特点:一是“天下黄河富宁夏”。自然地理上,宁夏属于我国东部季风区,西北干旱区、青藏高原区三大自然区域的交汇地带,绝大部分地区属于干旱半干旱地区。但由于黄河干流穿越宁夏中北部,赋于宁夏引黄灌溉之利,形成了宁夏发展灌溉农业的独特优势。目前,引黄灌溉面积达到600多万亩,人均水浇地1亩以上,农业优势十分显著。二是全国最大的回族聚居区。宁夏回族人口达180万人左右,占全区总人口的1/3