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摘要
为了解决金融时序预测任务中出现的特征参数冗余问题,用遗传算法对金融数据进行特征提取,通过三组对比实验进行验证分析。实验结果显示,加入了遗传算法的预测模型比未加入遗传算法的模型在三种数据集上的MSE均有所降低。最终结果证明遗传算法可以有效解决金融产品价格预测过程中的特征冗余问题。为了解决非线性的长序列金融数据预测效果差的问题,通过结合GRU网络和Informer模型构建了GGInformer模型来对金融产品价格进行预测。模型在三种外汇产品数据集上与其他四种预测基准方法进行了对比实验,实验结果与可视化分析表明,所提模型在金融产品交易价格预测结果上有明显优势,可以提高预测的精度。
- 出版日期2023
- 单位郑州大学
