一种外汇时间序列预测的训练优化方法

摘要

本发明公开了一种外汇时间序列预测的训练优化方法，具体涉及外汇时间序列数据领域。该训练优化方法使用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合的深度学习算法C‑LSTM，分析预测外汇时间序列数据，对构建的外汇时间序列预测方法进行优化。该训练优化方法首先基于主成分分析法构建了输入特征优化算法，通过对比不同特征值组合选定最优的输入特征，然后实验分析并优化滞后期数，基于网格搜索算法的思想，优化网络结构，最后使用GPU高性能计算技术加速网络的训练，最终构建了高精度的外汇时间序列预测的训练优化方法。