基于LSTM深度学习的大豆期货价格预测

面对越来越复杂的金融市场环境,以传统统计学和计量学为主的时间序列预测模型在发现序列中的长期依赖关系方面存在一定局限性,而深度学习中的长短期记忆(LSTM)网络有望克服这一问题。通过构造一个多层LSTM网络价格预测模型,使用中国2007—2019年大豆期货价格数据进行了实证研究。结果显示,参数调优对LSTM网络模型预测效果有着较大影响,其中影响较大的主要参数包括迭代次数、学习率、窗口大小和网络层数等;与ARIMA模型、MLP模型、SVR模型相比,LSTM网络模型的预测结果准确性更高,在拟合优度(R-2)上分别提高了1.064%、2.147%、1.674%。LSTM网络模型在价格预测方面的良好表现,为预测大豆期货价格提供了新思路。     

房地机构分立 土地证、房产证不能合一

房地机构分立土地证、房产证不能合一广东省国土厅法规处梁荫榕，范俊明最近，关于土地证、房产证是否合一、如何合一的问题在国内引起了一些争论，在实践中出现了一些不同的做法。现就此问题谈一些个人见解：一、土地证、房产证能否合一，是当前做好房地产权登记发证工作...