基于神经网络模型与分类模型相结合的外汇汇率预测方法

摘要

基于神经网络模型与分类模型相结合的外汇汇率预测方法，涉及到外汇汇率预测系统的数据处理方法技术领域。解决外汇汇率预测方案存在不确定性较大，试错成本高，没有充分利用模型的相异性的技术不足。针对回归模型，对N段时期内的外汇历史数据进行数据预处理，输入到神经网络模型中；在神经网络模型中加入延迟层，迭代预测得出较优的预测结果；针对分类模型，收集与回归模型相同时期内的外汇历史数据，拿回归模型预测出来的价格数据划分一个置信区间；根据分类模型预测出价格数据升跌的概率值，调整置信区间的大小；从而得到适合的进场和出场的价格参考的外汇汇率预测结果。减少了不确定性的影响，提升了预测结果的可靠性。