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申请/专利权人：中国邮政储蓄银行股份有限公司
摘要：本申请公开了一种交易量预测模型的训练方法及装置、交易量预测方法及装置、电子设备及计算机可读存储介质，该训练方法包括：获取原始交易量数据；对原始交易量数据进行特征提取和处理，得到处理后的交易量特征；将处理后的交易量特征输入交易量预测模型，得到交易量预测结果和对应的预测损失，交易量预测模型的隐藏层包括以深度循环网络的方式堆叠连接的多层LSTM层；根据预测损失不断更新交易量预测模型的参数，得到最优预测模型。本申请引入LSTM层替换部分全连接层，学习到更多时序信息，得到了更优的预测模型，且模型参数更少，减少了时间成本；在原始LSTM模型基础上进行拓展，构建多层LSTM层用于交易量时序序列预测，提高了模型的预测性能和泛化效果。
主权项：1.一种交易量预测模型的训练方法，其特征在于，所述交易量预测模型的训练方法包括：获取原始交易量数据；对所述原始交易量数据进行特征提取和处理，得到处理后的交易量特征；将所述处理后的交易量特征输入交易量预测模型，得到交易量预测结果和对应的预测损失，所述交易量预测模型的隐藏层包括多层LSTM层，多层LSTM层以深度循环网络的方式堆叠连接；根据所述交易量预测结果对应的预测损失更新所述交易量预测模型的参数，得到训练后的交易量预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国邮政储蓄银行股份有限公司 交易量预测模型的训练方法及装置、交易量预测方法及装置、电子设备及计算机可读存储介质
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