[发明专利]基于特征参数选取与LSTM模型的股指预测方法

摘要

本发明涉及一种基于特征参数选取与LSTM模型的股指预测方法，其技术特点是包括以下步骤获取股指数据，全面选取特征参数；采用系统聚类法进行特征分类，使得同一类中的参数相似度较高，不同类别之间的相似度则较低；采用主成分析法对不同类别参数进行降维，使新的指标能够保留原始信息且彼此之间互不相关；将最终输入特征参数直接输入LSTM模型中进行训练，并对实验结果进行分析。本发明设计合理，其从优化特征参数选取角度对模型预测能力进行提升并应用LSTM模型进行训练，不仅计算量小，而且预测结果在速度和准确度两方面均有显著提升。

主权项

一种基于特征参数选取与LSTM模型的股指预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、获取股指数据，全面选取特征参数；步骤2、采用系统聚类法进行特征分类，使得同一类中的参数相似度较高，不同类别之间的相似度则较低；步骤3、采用主成分析法对不同类别参数进行降维，使新的指标能够保留原始信息且彼此之间互不相关；步骤4：将最终输入特征参数直接输入LSTM模型中进行训练，并对实验结果进行分析。