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摘要
针对目前特征+模型的预测方案在金融时序数据上预测精度不足的问题,提出一种基于变分模态分解的长短期记忆神经网络-因子分解机双通道融合模型.首先利用变分模态分解分解金融时序数据,得到能表现时序数据趋势和变化信息的模态,接着将模态信息输入到长短期记忆神经网络-因子分解机双通道融合模型中,长短期记忆神经网络得到数据的时序特征,因子分解机得到数据的交互特征,通过改进的局部连接层融合,使模型能同时表达数据的时序特征和交互特征,提升时序数据预测的效果.以沪深300指数和标普500指数的数据为例,对所提模型进行验证,结果表明其在预测性能和泛化性能上都有明显的优势.
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