LSTM-Based Forex Prediction Complete Time Series Forecasting Code for Computer Science Thesis
本项目通过LSTM实现汇率预测，为时间序列预测提供完整代码，适用于计算机专业毕设。项目流程如下：
1. 数据准备与预处理：
收集外汇数据，进行数据清洗和标准化处理，确保数据的准确性和可用性。
2. LSTM模型构建：
利用LSTM模型处理时间序列数据，捕捉汇率变化的长期依赖性。详细代码实现展示了如何搭建LSTM网络，进行模型训练与优化。
3. 模型训练与评估：
在训练过程中，采用批量处理的方式提高模型训练效率，同时利用损失函数与评估指标如均方误差（MSE）来判断模型效果。
4. 结果预测与分析：
利用训练好的LSTM模型对未来汇率进行预测，并结合可视化手段对预测结果进行解释和评估，帮助理解模型表现。
文件大小：152.21KB
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