Estudio sobre pronóstico de tipo de cambio con optimización apilada basada en un algoritmo de aprendizaje
Autores: Xie, Weiwei; Wu, Haifeng; Liu, Boyu; Mu, Shengdong; Nadia, Nedjah
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Estudio sobre pronóstico de tipo de cambio con optimización apilada basada en un algoritmo de aprendizaje
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Fluctuaciones en el tipo de cambio
No estacionario
Características no lineales
Modelos EMD
LSTM
Capacidad de generalización
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
La nueva modelo tenía una mayor capacidad de generalización, una estructura concisa y un alto grado de capacidad para ajustarse a características no lineales, y evitaba la desaparición del gradiente y el sobreajuste para lograr un mayor grado de precisión en la predicción.
Descripción
La nueva modelo tenía una mayor capacidad de generalización, una estructura concisa y un alto grado de capacidad para ajustarse a características no lineales, y evitaba la desaparición del gradiente y el sobreajuste para lograr un mayor grado de precisión en la predicción.