在本文中,我们构建了一个深度学习网络来预测天然气价格的趋势。给定一个时间序列,每天的天然气价格趋势根据与前一天相比的价格分为“上涨”和“下跌”。同时,我们从一些天然气相关网站上收集新闻文章作为实验材料。然后,通过word2vec将每篇文章嵌入向量中,用其情绪得分加权,并用相应的一天的价格趋势标记。然后训练CNN和LSTM融合网络,通过这些新闻载体预测价格趋势。最后,该模型的预测准确率达到62.3%,优于大多数传统分类器。
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