一种基于生成式对抗网络的金融时间序列预测系统和方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于生成式对抗网络的金融时间序列预测系统和方法，涉及深度学习及金融时间序列预测领域，所述系统包括：数据集采集模块，用于数据集样本的构建，所述数据集样本分成训练集、验证集和测试集三个部分；数据集处理模块，先进行归一化处理，再将同一时刻的不同所述金融产品的特征融合在一起构成一个多元金融产品特征矩阵；按照模型输入所需要的时间步数大小，对所述多元金融产品特征矩阵在时间维度上进行切割分块，分成若干个数据块，以符合所述模型所需的输入形式；模型构建模块，用于构建基于GAN网络的金融时间序列预测模型；训练模块，利用训练集训练基于所述GAN网络的所述金融时间序列预测模型；预测模块，对模型性能进行评估。
基本信息
专利标题 ：
一种基于生成式对抗网络的金融时间序列预测系统和方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114579640A
申请号 ：
CN202210236749.0
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王泽林李雅褚健杨根科
申请人 ：
上海交通大学宁波人工智能研究院
申请人地址 ：
浙江省宁波市南门街道南站西路29号
代理机构 ：
上海剑秋知识产权代理有限公司
代理人 ：
徐浩俊
优先权 ：
CN202210236749.0
主分类号 ：
G06F16/2458
IPC分类号 ：
G06F16/2458 G06N3/04 G06N3/08 G06Q10/04 G06Q40/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/2458
••••特殊类型的查询，例如统计查询、模糊查询或分布式查询
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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