[논문]Hybrid Long Short-Term Memory prediction model improved by particle swarm optimization with sine and cosine factors

Pei, Wanyue; Yang, Yanfei

doi:10.1051/shsconf/202317003019

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SHS web of conferences, v.170, 2023년, pp.03019 -

Pei, Wanyue , Yang, Yanfei

Abstract ▼ AI-Helper

The Long Short-Term Memory network of deep learning neural network is widely used to predict stock price in financial field. In order to optimize the accuracy of stock price prediction by LSTM network, this paper firstly uses principal component analysis method to extract various influencing indexes of stock. Then, use Circle mapping method to select the initial value more evenly, use sine and cosine factors to improve factors of particle swarm optimization algorithm, so as to find the optimal parameters of LSTM model more effectively. Finally, the optimization results of IPSO algorithm are substituted into the LSTM model for the regression prediction with the principal components. Through empirical analysis and comparative test, the results show that the improved particle swarm optimization algorithm proposed in this paper has better optimization effect, is not prone to local optimal problems, and the prediction model based on this method has higher prediction accuracy.

참고문헌 (7)

Computer Engineering Peng 55 11 209 2019
Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics Song 45 12 2533 2019
10.1371/journal.pone.0212320 Kim T., Kim H.Y. (2019) Forecasting stock prices with a feature fusion LSTM-CNN model using different representations of the same data. PLoS ONE, 14.

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Neural Computation Hochreiter 9 8 1735 1997 10.1162/neco.1997.9.8.1735

상세보기
Proceedings of ICNN’95-International Conference on Neural Networks, Perth, WA, Australia Kennedy 4 1942 1995 10.1109/ICNN.1995.488968
Science and Technology & Innovation Yin 02 47 2023 10.56397/IST.2023.05.07
Xu F.Q., Zou D.X. and Li C.(2023) Improvedparticle swarm algorithm with Circle mapping and sine cosine factor introduced[J/OL]. Computer Engineering: 1-13.

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