基于Bi-LSTM和迁移学习的多元汇率预测研究  

作　　者：高婕 余雅莉 余子杰 曹子龙 

机构地区：[1]合肥工业大学管理学院,合肥230009

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2022年第7期39-41,45,共4页Computer Programming Skills & Maintenance

基　　金：大学生创新创业训练计划项目,S202110359177,省级。

摘　　要：提出了一种基于双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-term Memory,Bi-LSTM)的模型来预测外汇市场的短期趋势,利用迁移学习,将短期模型应用到长期汇率预测中,结果表明,使用迁移学习进行长期汇率预测不仅节省了预测模型的训练时间,而且提升了预测模型的准确度。

关 键 词：Bi-LSTM模型 迁移学习 长短期 汇率预测 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F832.6[自动化与计算机技术—控制科学与工程]