[发明专利]一种基于CNN-LSTM的CPI预测模型及方法

摘要

本发明涉及一种基于CNN‑LSTM的CPI数预测模型及方法，其中，方法包括以下步骤：将所有商品期货的交易数据拼接成二维面板数据，所述二维面板数据包含空间特征和时间特征；通过卷积神经网络的卷积层对每个时刻输入的二维面板数据采用多个卷积核对面板数据进行扫描，通过卷积运算提取特征，并对提取到的特征进行池化运算，以获得区域向量；将获得的区域向量作为LSTM网络的输入，并由LSTM网络输出CPI的预测值。通过采用CNN‑LSTM学习期货数据的空间特征和时间特征，实现对每日期货数据的在线学习，达到动态定量预测每日CPI的变化情况的效果。