《表1 不同神经元数目下高频分量模型的评估结果》

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《基于长短记忆网络的指数量化择时研究》

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本文通过实验方法确定各预测模型中两个隐层包含的神经元个数。根据表1的结果，将高频分量模型的隐层神经元数目设定为最优组合（10，10）；同理，将低频分量、趋势项对应的预测模型的隐层神经元数目都设定为（6，6）。对各子序列LSTM预测模型进行训练，实验表明3个模型经过100次迭代后都收敛于最优状态，获得各子序列的最优预测模型。