基于深度学习的黄金期货价格预测
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 文献综述 | 第8-11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 深度学习简介 | 第12-18页 |
| 2.1 概述 | 第12-13页 |
| 2.2 深度结构 | 第13-14页 |
| 2.3 深度结构的训练 | 第14-18页 |
| 2.3.1 与深度结构训练有关的基本概念 | 第14-15页 |
| 2.3.2 深度学习的一般训练过程 | 第15-16页 |
| 2.3.3 RMSprop算法 | 第16-18页 |
| 第三章 模型介绍 | 第18-24页 |
| 3.1 循环神经网络 | 第18-19页 |
| 3.2 长短期记忆网络模型 | 第19-22页 |
| 3.3 门限循环单元网络模型 | 第22-23页 |
| 3.3.1 基本结构 | 第22-23页 |
| 3.3.2 与LSTM的比较 | 第23页 |
| 3.4 自回归滑动平均模型 | 第23-24页 |
| 第四章 实证分析 | 第24-34页 |
| 4.1 数据收集和说明 | 第24-25页 |
| 4.2 数据预处理 | 第25-26页 |
| 4.3 基于时间序列预测的实证结果与分析 | 第26-31页 |
| 4.4 基于多变量拟合的实证结果与分析 | 第31-34页 |
| 第五章 总结与展望 | 第34-36页 |
| 5.1 工作总结 | 第34页 |
| 5.2 不足与展望 | 第34-36页 |
| 参考文献 | 第36-39页 |
| 致谢 | 第39页 |
