基于LSTM神经网络模型的商品期货指数预测研究

目录

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第 1 章 绪论

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

1.1.2研究意义及可行性

1.2研究的文献综述

1.2.1国内研究的现状

1.2.2国外研究现状

1.3研究的主要内容与框架图

1.4研究思路与方法

1.4.2研究方法

1.5研究的创新点与不足之处

1.5.1研究的创新点

1.5.2研究的不足

第 2 章 相关理论

2.1神经网络基本理论

2.1.1神经网络的基本概念和发展概况

2.1.2传统循环神经网络（RNN）的兴起和基本理论

2.1.3长短期记忆网络（LSTM）的基本理论

2.2主成分分析（PCA）

2.3商品期货价格指数

2.4本章小结

第 3 章 数据的来源及预处理

3.1数据的来源

3.2网络搜索数据的获取和预处理

3.2.1网络搜索数据的获取方式

3.2.2基于商品期货指数类别搜索的新闻关键词数据

3.2.3基于商品期货指数类别的百度需求图谱相关关键词

3.2.4宏观网络搜索关键词数据

3.3关键词主成分分析

3.4本章小结

第 4 章 LSTM 模型构建及结果分析

4.1 LSTM 神经网络模型的构建

4.2模型运行环境以及输入数据集的处理

4.2.2输入数据的处理

4.3 LSTM 神经网络模型训练及预测结果分析

4.3.1基于Tensorflow且输入变量为shibor、CFCI_1

4.3.2基于Tensorflow且输入变量加入关键词主成分

4.3.3 基于Keras 模块且输入变量为 shibor、CFCI_1

4.3.4 基于Keras 模块且输入变量加入关键词主成分

4.4 本章小结

第 5 章 结论与展望

5.1研究结论

5.2研究展望

参考文献

致谢

个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果