深度学习在黄金期货价格预测中的应用研究



深度学习在黄金期货价格预测中的应用研究

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深度学习在黄金期货价格预测中的应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章引言	第9-14页
1.1 研究背景及意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.3 研究对象与方法	第12页
1.4 本文的主要工作	第12页
1.5 本文的结构安排	第12-14页
第2章黄金期货价格预测的主要理论与方法	第14-17页
2.1 黄金期货价格预测方法	第14页
2.2 影响黄金期货价格的因素	第14-15页
2.3 黄金期货技术指标	第15-16页
2.4 黄金期货价格预测的难点	第16-17页
第3章网络模型介绍及调优分析	第17-32页
3.1 BP神经网络	第17-19页
3.2 RNN神经网络	第19-21页
3.3 LSTM神经网络	第21-24页
3.4 GRU神经网络	第24-25页
3.5 ARIMA模型	第25页
3.6 神经网络的优化算法	第25-29页
3.7 算法优化之过拟合问题	第29-30页
3.8 激活函数的选择	第30-32页
第4章 BP神经网络和LSTM/GRU神经网络在黄金期货价格预测中的应用	第32-44页
4.1 基于时间序列的黄金期货预测研究	第32-40页
4.1.1 实验基本内容	第32页
4.1.2 TensorFlow的使用	第32-34页
4.1.3 BP神经网络的设计和实证分析	第34-36页
4.1.4 LSTM模型的设计和实证分析	第36-39页
4.1.5 GRU模型的设计和实证分析	第39-40页
4.1.6 ARIMA模型的设计和实证分析	第40页
4.2 增加数据特征的多层GRU模型的设计和实证分析	第40-44页
4.2.1 实验基本内容	第40-41页
4.2.2 特征数据的选择	第41页
4.2.3 深度GRU模型的设计与实证分析	第41-44页
第5章总结与展望	第44-45页
5.1 工作总结	第44页
5.2 展望	第44-45页
参考文献	第45-46页

本篇论文共46页，点击这进入下载页面。

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