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申请/专利权人：淮阴工学院
申请日：2024-04-01
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118229321A
主分类号：G06Q30/0201
分类号：G06Q30/0201;G06Q40/06;G06F18/23213;G06F18/25;G06N3/0442;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明涉及机器学习、化工期货价格领域，公开了一种基于三支聚类的化工期货价格预测方法、系统及存储介质，获取化工期货价格、化工期货论坛数据，利用三支聚类方法对预处理的数据进行提取价格形态特征；分析投资者在化工期货论坛中的文本数据所展现出的投资倾向，得到化工期货时序数据中的情感倾向值特征；将价格形态特征、情感倾向值特征进行融合；构建时间序列化工期货价格预测模型，将训练集输入时间序列化工期货模型中训练，利用训练后的时间序列化工期货模型进行期货价格预测。与现有技术相比，本发明基于样本稳定性的三支聚类分析爬取的数据，利用长短期记忆神经网络模型分析论坛用户情感特征与化工期货价格之间的关系。
主权项：1.一种基于三支聚类的化工期货价格预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取化工期货价格、化工期货论坛数据，对数据进行数据预处理；步骤2：利用三支聚类方法对步骤1中预处理的数据进行提取价格形态特征；步骤3：分析投资者在化工期货论坛中的文本数据所展现出的投资倾向，构建化工期货金融情感词典，结合语境权重、热度权重、标题权重的权重规则，对文本数据的情感特征进行量化，得到化工期货时序数据中的情感倾向值特征；步骤4：将步骤2和步骤3的价格形态特征、情感倾向值特征进行融合形成提取特征后的化工期货时序数据；步骤5：对化工期货时序数据进行标准化后，使用k折交叉验证方式划分训练集和测试集；步骤6：根据得到的价格特征和情感特征对化工期货价格进行预测，构建时间序列化工期货价格预测模型，将训练集输入时间序列化工期货模型中训练，采用Adam损失函数进行优化，最终利用训练后的时间序列化工期货模型进行期货价格预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于三支聚类的化工期货价格预测方法、系统及存储介质
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