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一种基于文本挖掘与深度学习模型的农产品期货价格预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于文本挖掘与深度学习模型的农产品期货价格预测方法及系统,该方法包括:采集农产品期货历史交易数据和农产品期货新闻文本数据并进行数据预处理;选取T天为窗口滑动划分数据集,将得到的数据集作为多特征数据样本;使用双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)提取价格特征;使用卷积神经网络(textCNN)提取文本特征;使用snowNLP提取新闻情感特征;搭建深度神经网络融合三种特征对提前一步的农产品期货收盘价进行预测。本发明考虑影响农产品期货价格波动的市场和非市场因素,基于文本挖掘与深度学习模型对农产品期货价格趋势进行预测,该方法能够挖掘新闻文本和价格序列的深层特征,且具备更高的预测精度。

著录项

  • 公开/公告号CN115578137A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2023-01-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南农业大学;

    申请/专利号CN202211346500.1

  • 申请日2022-10-31

  • 分类号G06Q30/0202;G06F40/289;G06F40/30;G06F18/25;G06N3/084;G06N3/045;G06N3/044;G06N3/08;

  • 代理机构广州赤信知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人龚素琴

  • 地址 510000 广东省广州市天河区五山路483号华南农业大学

  • 入库时间 2023-06-19 18:14:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-01-06

    公开

    发明专利申请公布

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