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文档简介
第图2-8oh图2-SEQ图2-\*ARABIC8输出门示意图1.4LSTM模型建模步骤LSTM模型的标准建模步骤如下：数据标准化处理标准化处理的目的为消除量纲。如果输入为多特征变量，当特征变量之间分布不均匀，如方差或均值差异较大时，最终模型预测会更多的参考量纲较大的特征变量，从而忽视掉量纲较小的特征变量对模型的真实影响，影响模型准确度。本文主要采用最大最小值标准化方法对数据进行标准化处理，此方法可以将原始数据缩放到[0,1]之间，具体转换公式如下：X模型结构与参数调节模型结构模型结构的关键在于隐藏层的设置，隐藏层越多，对数据的学习能力越强，但是同时也很容易造成过拟合，此外过多的隐藏层也大大增加了计算成本。本文所使用LSTM模型结构是一层输入层、一层LSTM层、一层输出层。同时选择sigmoid函数与tanh函数分别作为门控单元激活函数与记忆单元激活函数；损失函数选择常用的均方误差损失函数；优化器选择Adam优化器，因为其具有很强的自适应性，具有高效低内存的特点。参数调节模型效果的关键在于超参数的调节，设定好评价指标，根据不同超参数的组合表现，选择最优参数组合作为模型参数。本文以RMSE3.1、MAE3.2、MAPE3.3作为模型评价标准，误差越小模型效果越好。调整超参数的方法是固定参数法，先固定其他参数，对单一参数进行调节，获得最优参数取值后重复上述步骤，然后对其他参数进行调节，直至所有参数调节完毕，最终的最优参数组合即为模型最优参数。主要需要调节的超参数共有4个，分别是time_step、epochs、batch_size、units。其含义如下：time_step：原始数据的切片长度，因现实意义需向前滚动预测，故本文所用步长为正数N，即用过去N天的数据预测未来一天。epochs：全量数据的迭代次数。batch_size：单次迭代中要对全量数据进行梯度下降求最优解，其过程是按照批次来进行计算的，每一批计算的样本数量我们称为batch_size。不宜过大也不宜过小，一般将其设置为2nunits：隐藏层神经元个数。模型预测与结果分析查看模型在验证集数据上的预测效果，利用训练好的模型对原油期货价格日度数据进行预测，并根据评价指标计算预测值与真实值之间的误差。其中如果对原始数据进
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