[发明专利]一种基于改进循环神经网络的预测方法

权利要求书

1.一种基于改进循环神经网络的预测方法，该方法主要包括设计一种新的LSTM网络的结构，提出了一种新的激活函数，使用改进的LSTM循环神经网络对大豆数据集训练并预测大豆的价格三个模块，其特征在于：使用改进的LSTM循环神经网络对大豆价格进行预测，并根据预测值和实际值可以得到更好的反馈。

2.根据权利要求1所述的设计新的LSTM循环神经网络结构是在传统LSTM网络的基础上，在候选记忆权重处增加一个离散事件单元，用于判断是否发生离散事件，如果发生，则通过灰色关联方法得到的关联度对不同的特征进行加权。

3.根据权利要求1所述的设计新的激活函数是在原先的Tanh函数基础上改善了饱和区间，并通过自训练筛选出一个合适的参数，减小了原激活函数的饱和区间。

4.根据权利要求1所述的大豆数据集是通过粮食统计局、粮食交易中心等权威网站获得相应的原始大豆数据，并通过数据平衡，归一化处理等预处理方法得到最终的大豆数据集，同时通过使用改进的LSTM循环神经网络对大豆价格进行预测。