基于隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在匯率預(yù)測(cè)中的創(chuàng)新應(yīng)用與效能研究一、引言1.1研究背景與意義1.1.1匯率預(yù)測(cè)的重要性匯率，作為不同國(guó)家貨幣之間的兌換比率，在當(dāng)今全球化經(jīng)濟(jì)格局中扮演著舉足輕重的角色。在國(guó)際貿(mào)易領(lǐng)域，匯率的波動(dòng)直接決定了進(jìn)出口商品的相對(duì)價(jià)格。當(dāng)本國(guó)貨幣升值時(shí)，出口商品在國(guó)際市場(chǎng)上的價(jià)格相對(duì)提高，這可能導(dǎo)致出口量減少；而進(jìn)口商品在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的價(jià)格則相對(duì)降低，從而刺激進(jìn)口。反之，本國(guó)貨幣貶值會(huì)使出口商品更具價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力，有利于擴(kuò)大出口，但進(jìn)口商品價(jià)格上漲，可能抑制進(jìn)口。例如，在中美貿(mào)易中，人民幣對(duì)美元匯率的變動(dòng)會(huì)顯著影響中國(guó)對(duì)美國(guó)的商品出口以及從美國(guó)的商品進(jìn)口規(guī)模和利潤(rùn)空間。這種價(jià)格變動(dòng)進(jìn)而影響到企業(yè)的生產(chǎn)決策、市場(chǎng)份額以及國(guó)際貿(mào)易收支平衡，對(duì)相關(guān)國(guó)家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、就業(yè)等產(chǎn)生連鎖反應(yīng)。在國(guó)際投資方面，匯率預(yù)期是投資者決策的關(guān)鍵考量因素。若預(yù)期一國(guó)貨幣匯率上升，國(guó)際資本為獲取匯率升值帶來(lái)的收益，會(huì)紛紛流入該國(guó)；反之，若預(yù)期貨幣匯率下降，資本則可能流出，尋求更有利的投資環(huán)境。以海外直接投資為例，外國(guó)投資者在決定是否對(duì)某國(guó)進(jìn)行投資時(shí)，不僅會(huì)關(guān)注該國(guó)的市場(chǎng)潛力、政策環(huán)境等因素，還會(huì)密切關(guān)注該國(guó)貨幣匯率走勢(shì)。因?yàn)閰R率波動(dòng)會(huì)直接影響投資成本和未來(lái)收益的換算，進(jìn)而影響投資回報(bào)率。在國(guó)際證券投資中，匯率的變動(dòng)同樣會(huì)對(duì)投資者的資產(chǎn)配置決策產(chǎn)生重大影響。投資者需要根據(jù)匯率預(yù)期調(diào)整不同貨幣計(jì)價(jià)資產(chǎn)的持有比例，以實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的保值增值。在金融市場(chǎng)中，匯率是重要的市場(chǎng)變量，其波動(dòng)與股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)等存在緊密的關(guān)聯(lián)。匯率的變化會(huì)通過(guò)多種傳導(dǎo)機(jī)制影響其他金融市場(chǎng)的走勢(shì)。一方面，匯率波動(dòng)會(huì)影響跨國(guó)企業(yè)的盈利水平，進(jìn)而影響其股票價(jià)格。例如，對(duì)于出口型企業(yè)，如果本國(guó)貨幣貶值，其出口收入換算成本幣后會(huì)增加，可能推動(dòng)企業(yè)股價(jià)上漲；反之，對(duì)于進(jìn)口依賴(lài)型企業(yè)，本國(guó)貨幣貶值會(huì)增加進(jìn)口成本，可能導(dǎo)致企業(yè)利潤(rùn)下降，股價(jià)下跌。另一方面，匯率波動(dòng)還會(huì)影響國(guó)際資本的流動(dòng)方向，進(jìn)而影響債券市場(chǎng)的供求關(guān)系和價(jià)格水平。當(dāng)一國(guó)貨幣匯率上升時(shí)，可能吸引國(guó)際資本流入該國(guó)債券市場(chǎng)，推動(dòng)債券價(jià)格上漲；反之，貨幣匯率下降可能導(dǎo)致資本流出，債券價(jià)格下跌。準(zhǔn)確的匯率預(yù)測(cè)能夠?yàn)檎?、企業(yè)和投資者提供關(guān)鍵的決策依據(jù)，幫助他們?cè)趪?guó)際貿(mào)易、投資和金融市場(chǎng)活動(dòng)中降低風(fēng)險(xiǎn)、把握機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)資源的有效配置和經(jīng)濟(jì)利益的最大化。因此，匯率預(yù)測(cè)一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融領(lǐng)域的重要研究課題，受到學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界的廣泛關(guān)注。1.1.2傳統(tǒng)匯率預(yù)測(cè)方法的局限性傳統(tǒng)的匯率預(yù)測(cè)方法主要包括基本面分析和技術(shù)分析，然而，這些方法在應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的匯率市場(chǎng)時(shí)存在諸多局限性?；久娣治龇椒ㄔ噲D通過(guò)分析宏觀經(jīng)濟(jì)變量，如經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、通貨膨脹、利率、國(guó)際收支等，來(lái)預(yù)測(cè)匯率的走勢(shì)。該方法的理論基礎(chǔ)是購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)理論、利率平價(jià)理論等經(jīng)典匯率理論。購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)理論認(rèn)為，兩國(guó)貨幣的匯率應(yīng)該等于兩國(guó)物價(jià)水平的比率，即匯率的變化反映了兩國(guó)通貨膨脹率的差異。利率平價(jià)理論則認(rèn)為，匯率的遠(yuǎn)期升貼水率等于兩國(guó)貨幣的利率差。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，基本面分析面臨諸多挑戰(zhàn)。一方面，經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的獲取和分析存在一定的滯后性，往往無(wú)法及時(shí)反映市場(chǎng)的最新變化。例如，宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)通常是按季度或年度發(fā)布，當(dāng)這些數(shù)據(jù)公布時(shí)，市場(chǎng)情況可能已經(jīng)發(fā)生了改變。另一方面，影響匯率的因素眾多且復(fù)雜，除了宏觀經(jīng)濟(jì)變量外，還包括政治因素、市場(chǎng)情緒、突發(fā)事件等，這些因素難以通過(guò)簡(jiǎn)單的經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行準(zhǔn)確量化和預(yù)測(cè)。例如，政治局勢(shì)的不穩(wěn)定、地緣政治沖突、重大政策調(diào)整等事件，都可能對(duì)匯率產(chǎn)生突然而顯著的影響，但這些因素很難在基本面分析框架中得到充分考慮。此外，不同經(jīng)濟(jì)變量之間的相互關(guān)系也較為復(fù)雜，存在著非線(xiàn)性和時(shí)變特征，使得基于線(xiàn)性模型的基本面分析難以準(zhǔn)確捕捉匯率的動(dòng)態(tài)變化。技術(shù)分析方法則主要通過(guò)研究歷史匯率數(shù)據(jù)和交易量等市場(chǎng)指標(biāo)，運(yùn)用圖表分析、技術(shù)指標(biāo)分析等工具來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)匯率走勢(shì)。技術(shù)分析的基本假設(shè)是市場(chǎng)行為包含一切信息、價(jià)格呈趨勢(shì)變動(dòng)以及歷史會(huì)重演。然而，技術(shù)分析也存在明顯的局限性。首先，它過(guò)于依賴(lài)歷史數(shù)據(jù)，認(rèn)為過(guò)去的價(jià)格走勢(shì)和市場(chǎng)規(guī)律會(huì)在未來(lái)重復(fù)出現(xiàn)，但實(shí)際匯率市場(chǎng)受到眾多復(fù)雜因素的影響，市場(chǎng)環(huán)境不斷變化，歷史數(shù)據(jù)并不能完全準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)。例如，在不同的經(jīng)濟(jì)周期、政策環(huán)境和市場(chǎng)情緒下，相同的技術(shù)形態(tài)可能產(chǎn)生不同的市場(chǎng)結(jié)果。其次，技術(shù)分析忽略了基本面因素對(duì)匯率的根本影響，僅僅關(guān)注市場(chǎng)價(jià)格和交易量的變化，無(wú)法從經(jīng)濟(jì)基本面的角度解釋匯率波動(dòng)的原因。最后，技術(shù)分析方法眾多，不同的技術(shù)指標(biāo)和分析方法往往給出相互矛盾的信號(hào)，使得投資者難以做出準(zhǔn)確的決策。例如，在某些市場(chǎng)情況下，移動(dòng)平均線(xiàn)指標(biāo)可能顯示買(mǎi)入信號(hào)，而相對(duì)強(qiáng)弱指標(biāo)（RSI）卻可能顯示賣(mài)出信號(hào)，這給投資者帶來(lái)了困惑。傳統(tǒng)的匯率預(yù)測(cè)方法在數(shù)據(jù)處理能力和捕捉復(fù)雜關(guān)系方面存在不足，難以滿(mǎn)足日益復(fù)雜的匯率市場(chǎng)的預(yù)測(cè)需求，迫切需要引入新的方法和技術(shù)來(lái)提高匯率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。1.1.3引入隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必要性隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具，在諸多領(lǐng)域展現(xiàn)出了卓越的性能，為匯率預(yù)測(cè)提供了新的思路和方法。隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，引入隨機(jī)變異和優(yōu)化選擇機(jī)制，使其在處理非線(xiàn)性、復(fù)雜數(shù)據(jù)方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，對(duì)于提升匯率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性具有重要的潛力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線(xiàn)性映射能力，能夠通過(guò)多個(gè)層次的節(jié)點(diǎn)和連接權(quán)重構(gòu)建復(fù)雜的非線(xiàn)性模型，有效捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和規(guī)律。匯率市場(chǎng)是一個(gè)高度復(fù)雜的非線(xiàn)性系統(tǒng)，匯率的波動(dòng)受到眾多因素的綜合影響，這些因素之間存在著復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系。傳統(tǒng)的線(xiàn)性模型難以準(zhǔn)確描述和預(yù)測(cè)這種復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過(guò)自身的學(xué)習(xí)能力，從大量的歷史數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取特征，學(xué)習(xí)匯率與各種影響因素之間的非線(xiàn)性映射關(guān)系，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)匯率走勢(shì)。例如，在處理經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、通貨膨脹、利率、國(guó)際收支等多個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量與匯率之間的關(guān)系時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)這些變量之間隱藏的非線(xiàn)性關(guān)系，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。隨機(jī)變異和優(yōu)化選擇規(guī)則進(jìn)一步增強(qiáng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。隨機(jī)變異機(jī)制能夠在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中引入一定的隨機(jī)性，使得網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)在一定范圍內(nèi)隨機(jī)變化，從而增加了網(wǎng)絡(luò)的多樣性，避免陷入局部最優(yōu)解。在匯率預(yù)測(cè)中，由于市場(chǎng)情況復(fù)雜多變，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最優(yōu)，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確。隨機(jī)變異機(jī)制可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在搜索最優(yōu)解的過(guò)程中，不斷嘗試新的參數(shù)組合，提高找到全局最優(yōu)解的概率，從而提升預(yù)測(cè)性能。優(yōu)化選擇規(guī)則則根據(jù)一定的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，從多個(gè)變異后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中選擇性能最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)作為下一代的基礎(chǔ)，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠不斷進(jìn)化和優(yōu)化。在匯率預(yù)測(cè)中，通過(guò)優(yōu)化選擇規(guī)則，可以篩選出對(duì)匯率走勢(shì)預(yù)測(cè)最為準(zhǔn)確的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提高預(yù)測(cè)的可靠性。引入隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理非線(xiàn)性數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)通過(guò)隨機(jī)變異和優(yōu)化選擇機(jī)制提高網(wǎng)絡(luò)的性能和適應(yīng)性，為解決匯率預(yù)測(cè)這一復(fù)雜問(wèn)題提供了新的有效途徑，有望顯著提升匯率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，為政府、企業(yè)和投資者的決策提供更有力的支持。1.2研究目標(biāo)與內(nèi)容1.2.1研究目標(biāo)本研究旨在深入探索基于隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在匯率預(yù)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用，通過(guò)理論研究與實(shí)證分析相結(jié)合的方法，實(shí)現(xiàn)以下具體目標(biāo)：提高匯率預(yù)測(cè)精度：利用隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和建模能力，深入挖掘匯率數(shù)據(jù)及其相關(guān)影響因素之間復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系，構(gòu)建高精度的匯率預(yù)測(cè)模型，有效提升匯率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，降低預(yù)測(cè)誤差，為政府、企業(yè)和投資者在匯率相關(guān)決策中提供更為可靠的依據(jù)。增強(qiáng)預(yù)測(cè)模型的穩(wěn)定性：通過(guò)引入隨機(jī)變異和優(yōu)化選擇機(jī)制，改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中的收斂性和魯棒性，減少模型對(duì)初始參數(shù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的敏感性，使預(yù)測(cè)模型在不同的市場(chǎng)環(huán)境和數(shù)據(jù)條件下都能保持相對(duì)穩(wěn)定的預(yù)測(cè)性能，提高模型的可靠性和實(shí)用性。探索最佳應(yīng)用模式：系統(tǒng)研究隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在匯率預(yù)測(cè)中的最佳參數(shù)設(shè)置、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法，分析不同變異策略和選擇規(guī)則對(duì)模型性能的影響，結(jié)合匯率市場(chǎng)的特點(diǎn)和實(shí)際需求，確定該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在匯率預(yù)測(cè)中的最佳應(yīng)用模式，為其在實(shí)際應(yīng)用中的推廣和應(yīng)用提供理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。1.2.2研究?jī)?nèi)容為實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本研究將圍繞以下幾個(gè)方面展開(kāi)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理與特性分析：深入研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)、工作原理和學(xué)習(xí)算法，包括神經(jīng)元模型、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、前向傳播和反向傳播算法等，分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理非線(xiàn)性數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)和局限性，為后續(xù)引入隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則奠定理論基礎(chǔ)。同時(shí)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在金融領(lǐng)域，特別是匯率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行全面綜述，總結(jié)已有研究的成果和不足，明確本研究的切入點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)。隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：設(shè)計(jì)適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)變異和優(yōu)化選擇規(guī)則。在隨機(jī)變異方面，研究不同的變異方式，如權(quán)重變異、結(jié)構(gòu)變異等，以及變異概率、變異幅度等參數(shù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的影響，確定合理的變異策略。在優(yōu)化選擇方面，制定基于預(yù)測(cè)精度、穩(wěn)定性等指標(biāo)的選擇標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計(jì)有效的選擇算法，如輪盤(pán)賭選擇、錦標(biāo)賽選擇等，實(shí)現(xiàn)從多個(gè)變異后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中篩選出性能最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比不同的變異和選擇規(guī)則組合，確定最佳的參數(shù)設(shè)置和實(shí)現(xiàn)方式?；陔S機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建與訓(xùn)練：結(jié)合匯率預(yù)測(cè)的特點(diǎn)和需求，構(gòu)建基于隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。確定模型的輸入變量，包括各種宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)等可能影響匯率的因素；選擇合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如多層感知器（MLP）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門(mén)控循環(huán)單元（GRU）等，并根據(jù)隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始化和訓(xùn)練。在訓(xùn)練過(guò)程中，采用合理的訓(xùn)練算法和參數(shù)調(diào)整策略，如隨機(jī)梯度下降（SGD）、自適應(yīng)矩估計(jì)（Adam）等優(yōu)化算法，以及學(xué)習(xí)率調(diào)整、正則化等技術(shù)，提高模型的訓(xùn)練效率和性能。匯率預(yù)測(cè)的實(shí)證分析：收集和整理歷史匯率數(shù)據(jù)以及相關(guān)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化、特征工程等，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。使用構(gòu)建好的基于隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行匯率預(yù)測(cè)，并與傳統(tǒng)的匯率預(yù)測(cè)方法，如時(shí)間序列模型（ARIMA、GARCH等）、線(xiàn)性回歸模型以及未經(jīng)過(guò)隨機(jī)變異優(yōu)化選擇的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對(duì)比分析。通過(guò)多種評(píng)價(jià)指標(biāo)，如均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）、決定系數(shù)（R2）等，全面評(píng)估不同模型的預(yù)測(cè)性能，驗(yàn)證基于隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在匯率預(yù)測(cè)中的優(yōu)越性。結(jié)果討論與分析：對(duì)實(shí)證分析的結(jié)果進(jìn)行深入討論和分析，探討基于隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在匯率預(yù)測(cè)中表現(xiàn)優(yōu)異的原因，分析模型的優(yōu)點(diǎn)和不足之處，以及模型在不同市場(chǎng)條件和數(shù)據(jù)特征下的適應(yīng)性。研究隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的影響機(jī)制，以及模型在實(shí)際應(yīng)用中可能面臨的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，提出相應(yīng)的改進(jìn)措施和建議。同時(shí)，結(jié)合匯率市場(chǎng)的實(shí)際情況和發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)未來(lái)匯率走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)和展望，為相關(guān)決策提供參考依據(jù)。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)1.3.1研究方法文獻(xiàn)研究法：全面收集和整理國(guó)內(nèi)外關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)變異優(yōu)化算法以及匯率預(yù)測(cè)的相關(guān)文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報(bào)告等。對(duì)這些文獻(xiàn)進(jìn)行深入分析和研究，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)以及存在的問(wèn)題，為本文的研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和研究思路。通過(guò)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在金融領(lǐng)域應(yīng)用的文獻(xiàn)綜述，掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理金融數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)勢(shì)和局限性；通過(guò)對(duì)匯率預(yù)測(cè)方法的文獻(xiàn)研究，了解傳統(tǒng)匯率預(yù)測(cè)方法的原理和不足，從而明確引入隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必要性和研究意義。實(shí)證分析法：收集大量的歷史匯率數(shù)據(jù)以及相關(guān)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)等。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和數(shù)據(jù)分析工具對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化、特征工程等，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性?；陬A(yù)處理后的數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并使用該模型進(jìn)行匯率預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際匯率數(shù)據(jù)的對(duì)比分析，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能，驗(yàn)證模型的有效性和優(yōu)越性。例如，利用實(shí)際的匯率數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，觀察模型在不同市場(chǎng)條件下的預(yù)測(cè)表現(xiàn)，分析模型的預(yù)測(cè)誤差和穩(wěn)定性。對(duì)比分析法：將基于隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與傳統(tǒng)的匯率預(yù)測(cè)方法，如時(shí)間序列模型（ARIMA、GARCH等）、線(xiàn)性回歸模型以及未經(jīng)過(guò)隨機(jī)變異優(yōu)化選擇的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對(duì)比分析。從預(yù)測(cè)精度、穩(wěn)定性、適應(yīng)性等多個(gè)方面，使用多種評(píng)價(jià)指標(biāo)，如均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）、決定系數(shù)（R2）等，對(duì)不同模型的預(yù)測(cè)性能進(jìn)行量化評(píng)估和比較。通過(guò)對(duì)比分析，突出基于隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在匯率預(yù)測(cè)中的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，為模型的應(yīng)用和推廣提供有力的證據(jù)。例如，在相同的數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)條件下，分別使用不同的模型進(jìn)行匯率預(yù)測(cè)，然后對(duì)比它們的評(píng)價(jià)指標(biāo)，分析各模型的優(yōu)缺點(diǎn)。1.3.2創(chuàng)新點(diǎn)模型構(gòu)建創(chuàng)新：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建方面，創(chuàng)新性地引入隨機(jī)變異和優(yōu)化選擇規(guī)則，打破了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)固定的局限性。通過(guò)隨機(jī)變異機(jī)制，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)在訓(xùn)練過(guò)程中能夠隨機(jī)變化，增加了模型的多樣性和探索能力，有助于發(fā)現(xiàn)更優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)組合。優(yōu)化選擇規(guī)則則根據(jù)模型的預(yù)測(cè)性能，從多個(gè)變異后的模型中選擇最優(yōu)的模型，實(shí)現(xiàn)了模型的自動(dòng)優(yōu)化和進(jìn)化。這種創(chuàng)新的模型構(gòu)建方式，能夠使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的匯率市場(chǎng)，提高模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。參數(shù)優(yōu)化創(chuàng)新：傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化方法通常依賴(lài)于梯度下降等確定性算法，容易陷入局部最優(yōu)解。本文采用隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)隨機(jī)變異操作在參數(shù)空間中進(jìn)行更廣泛的搜索，增加了找到全局最優(yōu)解的可能性。同時(shí)，優(yōu)化選擇規(guī)則根據(jù)模型在驗(yàn)證集上的性能表現(xiàn)，對(duì)變異后的參數(shù)進(jìn)行篩選和保留，使得參數(shù)能夠朝著更優(yōu)的方向進(jìn)化。這種基于隨機(jī)變異和選擇的參數(shù)優(yōu)化方法，提高了參數(shù)優(yōu)化的效率和效果，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在匯率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用提供了更可靠的參數(shù)設(shè)置。與其他方法融合創(chuàng)新：將基于隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他匯率預(yù)測(cè)方法進(jìn)行融合，提出了一種新的綜合預(yù)測(cè)方法。例如，結(jié)合基本面分析方法，將宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，使模型能夠同時(shí)考慮市場(chǎng)數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)基本面因素對(duì)匯率的影響；或者與技術(shù)分析方法相結(jié)合，利用技術(shù)分析指標(biāo)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正和調(diào)整，進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。這種方法融合創(chuàng)新，充分發(fā)揮了不同方法的優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)了單一方法的不足，為匯率預(yù)測(cè)提供了更全面、更有效的解決方案。二、理論基礎(chǔ)2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)2.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)主要由輸入層、隱藏層和輸出層構(gòu)成。輸入層作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息入口，其作用是接收外部數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)傳遞給后續(xù)的隱藏層進(jìn)行處理。在匯率預(yù)測(cè)中，輸入層所接收的數(shù)據(jù)通常涵蓋各類(lèi)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，如國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、通貨膨脹率、利率水平等，這些指標(biāo)被認(rèn)為是影響匯率波動(dòng)的重要因素。此外，還可能包括歷史匯率數(shù)據(jù)以及其他與匯率相關(guān)的市場(chǎng)數(shù)據(jù)，如外匯儲(chǔ)備、貿(mào)易收支差額等。通過(guò)將這些多維度的數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，為后續(xù)的分析和預(yù)測(cè)提供全面的信息基礎(chǔ)。例如，在預(yù)測(cè)美元兌人民幣匯率時(shí)，輸入層可能會(huì)接收美國(guó)和中國(guó)的GDP增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、兩國(guó)的利率水平，以及過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)美元兌人民幣的匯率走勢(shì)等數(shù)據(jù)。隱藏層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分，位于輸入層和輸出層之間，可以包含一層或多層。隱藏層中的神經(jīng)元通過(guò)對(duì)輸入層傳遞的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的非線(xiàn)性變換和特征提取，挖掘數(shù)據(jù)中潛在的模式和關(guān)系。每個(gè)隱藏層神經(jīng)元都與輸入層或前一層隱藏層的神經(jīng)元通過(guò)權(quán)重相連，權(quán)重代表了神經(jīng)元之間連接的強(qiáng)度，決定了輸入信號(hào)對(duì)當(dāng)前神經(jīng)元的影響程度。偏置則是神經(jīng)元的一個(gè)額外參數(shù)，用于調(diào)整神經(jīng)元的輸出。在計(jì)算過(guò)程中，隱藏層神經(jīng)元首先對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行加權(quán)求和，即輸入信號(hào)與對(duì)應(yīng)權(quán)重相乘后相加，再加上偏置，然后將這個(gè)結(jié)果通過(guò)激活函數(shù)進(jìn)行非線(xiàn)性變換，得到最終的輸出。常見(jiàn)的激活函數(shù)包括sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)和tanh函數(shù)等。以sigmoid函數(shù)為例，其表達(dá)式為σ(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}，它可以將輸入值映射到0到1之間，引入非線(xiàn)性特性，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的模式。不同的隱藏層可以提取不同層次和抽象程度的特征，例如，靠近輸入層的隱藏層可能提取一些較為簡(jiǎn)單和基礎(chǔ)的特征，而遠(yuǎn)離輸入層的隱藏層則可以將這些基礎(chǔ)特征組合和抽象，提取出更高級(jí)、更復(fù)雜的特征。在匯率預(yù)測(cè)中，隱藏層通過(guò)對(duì)輸入的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和歷史匯率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，能夠發(fā)現(xiàn)其中隱藏的非線(xiàn)性關(guān)系，如利率與匯率之間的復(fù)雜聯(lián)動(dòng)關(guān)系，以及宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變化對(duì)匯率的綜合影響等。輸出層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終輸出部分，它根據(jù)隱藏層傳遞的信息產(chǎn)生預(yù)測(cè)結(jié)果。在匯率預(yù)測(cè)中，輸出層的神經(jīng)元數(shù)量通常根據(jù)具體的預(yù)測(cè)任務(wù)來(lái)確定。如果是預(yù)測(cè)匯率的具體數(shù)值，輸出層可能只有一個(gè)神經(jīng)元，其輸出值即為預(yù)測(cè)的匯率數(shù)值；如果是對(duì)匯率的走勢(shì)進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)，如預(yù)測(cè)匯率是上升、下降還是保持穩(wěn)定，輸出層可能有三個(gè)神經(jīng)元，分別對(duì)應(yīng)三種不同的走勢(shì)類(lèi)別，通過(guò)比較三個(gè)神經(jīng)元的輸出值大小來(lái)確定最終的預(yù)測(cè)類(lèi)別。輸出層的計(jì)算過(guò)程同樣涉及到權(quán)重和偏置的運(yùn)算，將隱藏層的輸出與相應(yīng)的權(quán)重相乘并加上偏置后，得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。例如，在預(yù)測(cè)歐元兌日元匯率走勢(shì)的任務(wù)中，輸出層的三個(gè)神經(jīng)元分別代表匯率上升、下降和穩(wěn)定三種情況，經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算，輸出層神經(jīng)元的輸出值分別為0.1、0.8和0.1，通過(guò)比較可知，預(yù)測(cè)結(jié)果為匯率下降。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，信息從前向后傳遞，從輸入層開(kāi)始，經(jīng)過(guò)隱藏層的層層處理和變換，最終到達(dá)輸出層產(chǎn)生預(yù)測(cè)結(jié)果，這個(gè)過(guò)程被稱(chēng)為前向傳播。前向傳播的數(shù)學(xué)模型可以表示為：對(duì)于第l層的神經(jīng)元j，其輸入為z_j^l=\sum_{i=1}^{n_{l-1}}w_{ij}^la_i^{l-1}+b_j^l，其中w_{ij}^l是第l-1層神經(jīng)元i到第l層神經(jīng)元j的權(quán)重，a_i^{l-1}是第l-1層神經(jīng)元i的輸出，b_j^l是第l層神經(jīng)元j的偏置，n_{l-1}是第l-1層的神經(jīng)元數(shù)量。經(jīng)過(guò)激活函數(shù)f的處理后，得到第l層神經(jīng)元j的輸出a_j^l=f(z_j^l)。2.1.2常見(jiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型及特點(diǎn)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FeedforwardNeuralNetworks,FNN）：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最為基礎(chǔ)和簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型，它由輸入層、一個(gè)或多個(gè)隱藏層以及輸出層組成。在這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，信息僅沿著從輸入層到輸出層的單一方向流動(dòng)，不存在反饋連接，即神經(jīng)元之間的連接只從前一層指向后一層，不會(huì)出現(xiàn)反向連接的情況。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，易于理解和實(shí)現(xiàn)，通過(guò)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、隱藏層神經(jīng)元數(shù)量以及權(quán)重和偏置等參數(shù)，可以對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的非線(xiàn)性映射，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜函數(shù)的逼近。它在分類(lèi)和回歸等任務(wù)中有著廣泛的應(yīng)用。在圖像分類(lèi)任務(wù)中，可以將圖像的像素值作為輸入層數(shù)據(jù)，通過(guò)隱藏層提取圖像的特征，最終在輸出層得到圖像所屬類(lèi)別的預(yù)測(cè)結(jié)果；在回歸任務(wù)中，如房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)，可將房屋的面積、房齡、周邊配套等特征作為輸入，通過(guò)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)這些特征與房?jī)r(jià)之間的關(guān)系，從而預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)數(shù)值。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetworks,RNN）：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是專(zhuān)門(mén)為處理序列數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)是在網(wǎng)絡(luò)中存在循環(huán)連接，即隱藏層的神經(jīng)元不僅接收當(dāng)前時(shí)刻的輸入數(shù)據(jù)，還接收上一時(shí)刻隱藏層的輸出作為輸入，這使得循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠保存和利用序列數(shù)據(jù)中的歷史信息，從而對(duì)序列數(shù)據(jù)中的時(shí)間依賴(lài)關(guān)系進(jìn)行建模。在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，文本中的每個(gè)單詞都與前文的單詞存在一定的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)循環(huán)連接將之前單詞的信息傳遞到當(dāng)前時(shí)刻，從而更好地理解和處理文本。然而，傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)存在梯度消失或梯度爆炸的問(wèn)題。當(dāng)序列長(zhǎng)度較長(zhǎng)時(shí)，隨著時(shí)間步數(shù)的增加，梯度在反向傳播過(guò)程中會(huì)逐漸減小或增大，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)難以學(xué)習(xí)到長(zhǎng)距離的依賴(lài)關(guān)系。為了解決這個(gè)問(wèn)題，研究人員提出了長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（GRU）等改進(jìn)模型。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如圖像、音頻等。它的核心組件包括卷積層、池化層和全連接層。卷積層通過(guò)卷積運(yùn)算來(lái)提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征，卷積核在輸入數(shù)據(jù)上滑動(dòng)，對(duì)每個(gè)局部區(qū)域進(jìn)行加權(quán)求和，生成特征圖。這種局部連接和權(quán)值共享的方式大大減少了網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)數(shù)量，降低了計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)也提高了網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)平移、旋轉(zhuǎn)等變換的不變性。池化層則用于對(duì)特征圖進(jìn)行降維，通過(guò)最大池化或平均池化等操作，保留主要特征，減少數(shù)據(jù)量，進(jìn)一步降低計(jì)算負(fù)擔(dān)，防止過(guò)擬合。全連接層將池化層的輸出展平后連接到一個(gè)或多個(gè)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于最終的分類(lèi)或回歸任務(wù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別、物體檢測(cè)等計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了巨大的成功，能夠?qū)W習(xí)到圖像的層次結(jié)構(gòu)特征，對(duì)圖像中的物體進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別和定位。2.2隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則2.2.1原理闡述隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則模擬了生物進(jìn)化中的自然選擇和遺傳變異過(guò)程，旨在對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以提升其在匯率預(yù)測(cè)任務(wù)中的性能。在生物進(jìn)化中，物種通過(guò)遺傳物質(zhì)的變異產(chǎn)生新的性狀，那些適應(yīng)環(huán)境的個(gè)體能夠更好地生存和繁衍，將其基因傳遞給下一代，從而使整個(gè)種群逐漸進(jìn)化，更加適應(yīng)環(huán)境。隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則將這一思想應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)看作是生物個(gè)體的遺傳物質(zhì)，通過(guò)對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行隨機(jī)變異操作，生成新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后依據(jù)一定的選擇標(biāo)準(zhǔn)，從這些變異后的模型中挑選出性能更優(yōu)的模型，讓其作為下一代模型的基礎(chǔ)，如此循環(huán)迭代，促使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷進(jìn)化，以尋找最優(yōu)的參數(shù)組合，實(shí)現(xiàn)對(duì)匯率走勢(shì)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。在具體操作中，隨機(jī)變異是指在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置等參數(shù)進(jìn)行隨機(jī)擾動(dòng)。這種擾動(dòng)可以是在一定范圍內(nèi)對(duì)參數(shù)值進(jìn)行隨機(jī)增加或減少，也可以是按照某種概率分布對(duì)參數(shù)進(jìn)行重新賦值。通過(guò)引入隨機(jī)變異，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)空間得到更廣泛的探索，增加了發(fā)現(xiàn)更優(yōu)參數(shù)組合的可能性，避免模型陷入局部最優(yōu)解。例如，對(duì)于一個(gè)具有n個(gè)權(quán)重參數(shù)w_1,w_2,\cdots,w_n的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在某一次變異操作中，可以對(duì)每個(gè)權(quán)重參數(shù)w_i按照公式w_i^{new}=w_i+\alpha\timesrandom(-1,1)進(jìn)行更新，其中\(zhòng)alpha是一個(gè)控制變異幅度的參數(shù)，random(-1,1)表示在-1到1之間生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)。這樣，每個(gè)權(quán)重參數(shù)都在原有的基礎(chǔ)上進(jìn)行了隨機(jī)的變動(dòng)，從而產(chǎn)生了一個(gè)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。優(yōu)化選擇規(guī)則則是基于一定的評(píng)估指標(biāo)，從多個(gè)變異后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中選擇出性能最優(yōu)的模型。常用的評(píng)估指標(biāo)包括預(yù)測(cè)精度、損失函數(shù)值、均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）等。以預(yù)測(cè)精度為例，在進(jìn)行匯率預(yù)測(cè)時(shí)，首先使用不同變異后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)測(cè)試集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后計(jì)算每個(gè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際匯率值之間的誤差，誤差最?。搭A(yù)測(cè)精度最高）的模型被選擇出來(lái)作為下一代模型的起點(diǎn)。通過(guò)這種方式，只有那些在預(yù)測(cè)任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)秀的模型才能有機(jī)會(huì)參與下一代的進(jìn)化，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能在不斷的選擇和進(jìn)化過(guò)程中得到逐步提升。2.2.2與傳統(tǒng)優(yōu)化方法的比較優(yōu)勢(shì)與傳統(tǒng)的梯度下降等優(yōu)化方法相比，隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)優(yōu)化中展現(xiàn)出多方面的顯著優(yōu)勢(shì)。在避免局部最優(yōu)方面，傳統(tǒng)的梯度下降方法通過(guò)計(jì)算損失函數(shù)關(guān)于參數(shù)的梯度，并沿著負(fù)梯度方向更新參數(shù)，以逐步逼近最優(yōu)解。然而，由于梯度下降是基于局部信息進(jìn)行參數(shù)更新，容易陷入局部最優(yōu)解，尤其是在面對(duì)復(fù)雜的、具有多個(gè)局部極值的損失函數(shù)曲面時(shí)。一旦梯度下降算法收斂到某個(gè)局部最優(yōu)解，它就難以跳出該局部區(qū)域，尋找全局最優(yōu)解。例如，在一個(gè)具有多個(gè)局部極小值的損失函數(shù)曲面上，梯度下降算法可能會(huì)在某個(gè)局部極小值處停止更新參數(shù)，盡管該局部極小值并非全局最優(yōu)解，但由于梯度信息的局限性，算法無(wú)法發(fā)現(xiàn)更優(yōu)的解。而隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則通過(guò)引入隨機(jī)變異機(jī)制，能夠在參數(shù)空間中進(jìn)行更廣泛的搜索。隨機(jī)變異使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)不再局限于沿著梯度方向進(jìn)行微小的調(diào)整，而是可以在一定范圍內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)的變化，從而有機(jī)會(huì)跳出局部最優(yōu)解，探索到更優(yōu)的參數(shù)組合，增加找到全局最優(yōu)解的概率。即使模型在某個(gè)局部最優(yōu)解附近陷入停滯，隨機(jī)變異也可能使參數(shù)發(fā)生較大的變化，從而擺脫局部最優(yōu)的束縛，繼續(xù)向全局最優(yōu)解靠近。在提升搜索效率方面，梯度下降算法通常需要遍歷整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來(lái)計(jì)算梯度，計(jì)算成本較高，尤其是當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模較大時(shí)，計(jì)算梯度的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)會(huì)顯著增加，導(dǎo)致訓(xùn)練過(guò)程變得緩慢。隨機(jī)梯度下降雖然每次只使用一個(gè)或一小批樣本計(jì)算梯度，大大減少了計(jì)算量，但由于其更新方向是基于單個(gè)或小批量樣本的梯度估計(jì)，具有一定的隨機(jī)性，可能會(huì)導(dǎo)致更新方向不夠準(zhǔn)確，使得收斂速度不穩(wěn)定，需要較多的迭代次數(shù)才能達(dá)到較好的結(jié)果。而隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則采用并行搜索的方式，通過(guò)一次生成多個(gè)變異后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，同時(shí)在多個(gè)不同的參數(shù)組合上進(jìn)行搜索，能夠更快速地探索參數(shù)空間，提高搜索效率。這種并行搜索的方式避免了梯度下降方法中每次只能沿著一個(gè)方向進(jìn)行參數(shù)更新的局限性，使得算法能夠在更短的時(shí)間內(nèi)找到較優(yōu)的參數(shù)解。此外，隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則根據(jù)評(píng)估指標(biāo)直接選擇性能最優(yōu)的模型，不需要像梯度下降那樣進(jìn)行多次迭代調(diào)整參數(shù)，也減少了不必要的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，進(jìn)一步提高了搜索效率。在適應(yīng)復(fù)雜問(wèn)題方面，匯率預(yù)測(cè)是一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)，受到眾多因素的影響，包括宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、政治局勢(shì)、市場(chǎng)情緒等，這些因素之間存在著復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系。傳統(tǒng)的優(yōu)化方法在處理這種復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，由于其基于固定的優(yōu)化策略，難以靈活地適應(yīng)不同的問(wèn)題場(chǎng)景和數(shù)據(jù)特征。而隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則具有更強(qiáng)的靈活性和適應(yīng)性，它可以根據(jù)不同的問(wèn)題需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，靈活調(diào)整變異策略和選擇標(biāo)準(zhǔn)。例如，在面對(duì)不同類(lèi)型的匯率數(shù)據(jù)時(shí)，可以調(diào)整變異的幅度和概率，以更好地探索參數(shù)空間；在評(píng)估模型性能時(shí)，可以根據(jù)實(shí)際情況選擇不同的評(píng)估指標(biāo)，如在關(guān)注預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的同時(shí)，也考慮模型的穩(wěn)定性和泛化能力。這種靈活性使得隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則能夠更好地適應(yīng)匯率預(yù)測(cè)等復(fù)雜問(wèn)題的要求，提高模型的性能和可靠性。2.3匯率相關(guān)理論與影響因素2.3.1匯率決定理論購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)理論（PurchasingPowerParity,PPP）：該理論由瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)家古斯塔夫?卡塞爾（GustavCassel）在1922年出版的《1914年以后的貨幣和外匯》一書(shū)中進(jìn)行了系統(tǒng)闡述，是匯率決定理論中具有重要影響力的理論之一。購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)理論的核心觀點(diǎn)認(rèn)為，兩國(guó)貨幣的購(gòu)買(mǎi)力之比是決定匯率的基礎(chǔ)，匯率的變動(dòng)是由兩國(guó)貨幣購(gòu)買(mǎi)力之比變化引起的。這是因?yàn)槿藗儗?duì)外國(guó)貨幣的需求源于其可用于購(gòu)買(mǎi)外國(guó)的商品和勞務(wù)，同理，外國(guó)人需要本國(guó)貨幣也是為了購(gòu)買(mǎi)本國(guó)的商品和勞務(wù)，所以本國(guó)貨幣與外國(guó)貨幣的交換本質(zhì)上是兩國(guó)購(gòu)買(mǎi)力的交換，那么用本國(guó)貨幣表示的外國(guó)貨幣的價(jià)格即匯率，就決定于兩種貨幣的購(gòu)買(mǎi)力比率。由于購(gòu)買(mǎi)力實(shí)際上是一般物價(jià)水平的倒數(shù)，所以?xún)蓢?guó)之間的貨幣匯率可由兩國(guó)物價(jià)水平之比表示。購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)理論主要包括絕對(duì)購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)和相對(duì)購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)。絕對(duì)購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)認(rèn)為，在一定的時(shí)點(diǎn)上，兩國(guó)貨幣匯率決定于兩國(guó)貨幣的購(gòu)買(mǎi)力之比。若用一般物價(jià)指數(shù)的倒數(shù)來(lái)表示各自的貨幣購(gòu)買(mǎi)力，那么兩國(guó)貨幣匯率決定于兩國(guó)一般物價(jià)水平之比。以直接標(biāo)價(jià)法下的匯率為例，設(shè)R_a為本國(guó)貨幣兌換外國(guó)貨幣的匯率，P_a和P_b分別表示本國(guó)和外國(guó)一般物價(jià)的絕對(duì)水平，則絕對(duì)購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)公式為R_a=P_a/P_b或P_b=P_a/R_a，它說(shuō)明了在某一時(shí)點(diǎn)上匯率的決定，主要決定因素即為貨幣購(gòu)買(mǎi)力或物價(jià)水平。例如，若某一時(shí)刻，本國(guó)的一籃子商品價(jià)格為100單位本國(guó)貨幣，外國(guó)同樣一籃子商品價(jià)格為50單位外國(guó)貨幣，按照絕對(duì)購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)理論，兩國(guó)貨幣匯率應(yīng)為2，即1單位外國(guó)貨幣可兌換2單位本國(guó)貨幣。相對(duì)購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)則是指不同國(guó)家的貨幣購(gòu)買(mǎi)力之間的相對(duì)變化，是匯率變動(dòng)的決定因素。該理論認(rèn)為，匯率變動(dòng)的主要因素是不同國(guó)家之間貨幣購(gòu)買(mǎi)力或物價(jià)的相對(duì)變化；與匯率處于均衡的時(shí)期相比，當(dāng)兩國(guó)購(gòu)買(mǎi)力比率發(fā)生變化時(shí)，匯率也會(huì)隨之變動(dòng)。其公式可表示為\frac{R_1}{R_0}=\frac{P_{a1}/P_{a0}}{P_{b1}/P_{b0}}，其中R_0和R_1分別為基期和報(bào)告期的匯率，P_{a0}、P_{a1}為本國(guó)基期和報(bào)告期的物價(jià)水平，P_{b0}、P_{b1}為外國(guó)基期和報(bào)告期的物價(jià)水平。例如，在基期，兩國(guó)匯率為1:1，本國(guó)物價(jià)水平在報(bào)告期上漲了20%，外國(guó)物價(jià)水平上漲了10%，那么根據(jù)相對(duì)購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)公式計(jì)算，報(bào)告期匯率應(yīng)為1.09，即本國(guó)貨幣相對(duì)外國(guó)貨幣貶值。利率平價(jià)理論（InterestRateParity,IRP）：利率平價(jià)理論認(rèn)為，資金會(huì)從利率較低的國(guó)家流向利率較高的國(guó)家，這種資金的流動(dòng)會(huì)使利率較高國(guó)家的貨幣匯率上升。該理論主要研究的是利率與匯率之間的關(guān)系，其基本假設(shè)是資本在國(guó)際間可自由流動(dòng)，且不存在交易成本和外匯管制等限制因素。在國(guó)際金融市場(chǎng)中，投資者會(huì)根據(jù)不同國(guó)家的利率差異來(lái)調(diào)整其資產(chǎn)配置，以追求更高的收益。當(dāng)一個(gè)國(guó)家的利率上升時(shí)，外國(guó)投資者為了獲得更高的回報(bào)，會(huì)將資金投入該國(guó)，這將導(dǎo)致對(duì)該國(guó)貨幣的需求增加，從而推動(dòng)該國(guó)貨幣匯率上升；反之，當(dāng)一個(gè)國(guó)家的利率下降時(shí)，本國(guó)投資者可能會(huì)將資金轉(zhuǎn)移到利率更高的國(guó)家，使得本國(guó)貨幣的供給增加，需求減少，進(jìn)而導(dǎo)致本國(guó)貨幣匯率下降。利率平價(jià)理論可分為拋補(bǔ)利率平價(jià)（CoveredInterestRateParity,CIRP）和無(wú)拋補(bǔ)利率平價(jià)（UncoveredInterestRateParity,UIRP）。拋補(bǔ)利率平價(jià)理論認(rèn)為，投資者在進(jìn)行跨國(guó)投資時(shí)，為了規(guī)避匯率風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)在遠(yuǎn)期外匯市場(chǎng)上進(jìn)行套期保值操作。在這種情況下，遠(yuǎn)期匯率的升貼水率等于兩國(guó)貨幣的利率差。用公式表示為F-S=S(i-i^*)，其中F為遠(yuǎn)期匯率，S為即期匯率，i為本國(guó)利率，i^*為外國(guó)利率。例如，若本國(guó)利率為5%，外國(guó)利率為3%，即期匯率為1:6，根據(jù)拋補(bǔ)利率平價(jià)理論，遠(yuǎn)期匯率將上升，以使得投資者在考慮利率差異和匯率變動(dòng)后，在兩國(guó)的投資收益相等。無(wú)拋補(bǔ)利率平價(jià)理論則假設(shè)投資者在進(jìn)行投資決策時(shí)不進(jìn)行遠(yuǎn)期外匯市場(chǎng)的套期保值操作，他們根據(jù)對(duì)未來(lái)匯率變動(dòng)的預(yù)期來(lái)決定投資方向。在這種情況下，預(yù)期的匯率變動(dòng)率等于兩國(guó)貨幣的利率差。用公式表示為E(e)=i-i^*，其中E(e)為預(yù)期的匯率變動(dòng)率。例如，如果投資者預(yù)期本國(guó)貨幣在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)將升值，且本國(guó)利率高于外國(guó)利率，那么他們會(huì)更傾向于投資本國(guó)資產(chǎn)，這種投資行為會(huì)影響外匯市場(chǎng)的供求關(guān)系，進(jìn)而對(duì)匯率產(chǎn)生影響。2.3.2影響匯率波動(dòng)的因素經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)：宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)是影響匯率波動(dòng)的重要因素之一。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）作為衡量一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)總體規(guī)模和增長(zhǎng)速度的關(guān)鍵指標(biāo)，對(duì)匯率有著顯著的影響。當(dāng)一個(gè)國(guó)家的GDP增長(zhǎng)強(qiáng)勁時(shí)，通常意味著該國(guó)經(jīng)濟(jì)活力充沛，生產(chǎn)和消費(fèi)能力旺盛，這會(huì)吸引外國(guó)投資者增加對(duì)該國(guó)的投資，包括直接投資和證券投資等。外國(guó)投資者需要購(gòu)買(mǎi)該國(guó)貨幣來(lái)進(jìn)行投資，從而增加了對(duì)該國(guó)貨幣的需求，推動(dòng)該國(guó)貨幣匯率上升。例如，美國(guó)作為全球最大的經(jīng)濟(jì)體，其GDP數(shù)據(jù)的公布往往會(huì)引起全球金融市場(chǎng)的關(guān)注。當(dāng)美國(guó)GDP數(shù)據(jù)超出市場(chǎng)預(yù)期時(shí)，美元匯率通常會(huì)出現(xiàn)上漲。通貨膨脹率也是影響匯率的關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)因素。根據(jù)購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)理論，通貨膨脹會(huì)導(dǎo)致貨幣的購(gòu)買(mǎi)力下降，從而影響匯率。當(dāng)一個(gè)國(guó)家的通貨膨脹率高于其他國(guó)家時(shí)，其出口商品在國(guó)際市場(chǎng)上的價(jià)格相對(duì)變得更昂貴，這可能導(dǎo)致出口減少；而進(jìn)口商品在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)則相對(duì)更具價(jià)格優(yōu)勢(shì)，可能刺激進(jìn)口增加。這種貿(mào)易收支的變化會(huì)影響外匯市場(chǎng)上該國(guó)貨幣的供求關(guān)系，使得該國(guó)貨幣的供給增加，需求減少，進(jìn)而導(dǎo)致該國(guó)貨幣匯率下降。例如，在20世紀(jì)70年代，美國(guó)經(jīng)歷了較高的通貨膨脹率，美元匯率在這一時(shí)期出現(xiàn)了顯著的貶值。利率水平同樣對(duì)匯率有著重要影響。根據(jù)利率平價(jià)理論，利率的差異會(huì)引發(fā)國(guó)際資本的流動(dòng)，從而影響匯率。當(dāng)一個(gè)國(guó)家的利率上升時(shí)，外國(guó)投資者為了獲取更高的回報(bào)，會(huì)將資金投入該國(guó)，這將增加對(duì)該國(guó)貨幣的需求，推動(dòng)該國(guó)貨幣匯率上升；反之，當(dāng)一個(gè)國(guó)家的利率下降時(shí)，本國(guó)投資者可能會(huì)將資金轉(zhuǎn)移到利率更高的國(guó)家，導(dǎo)致本國(guó)貨幣的供給增加，需求減少，進(jìn)而使本國(guó)貨幣匯率下降。例如，在2018-2019年期間，美聯(lián)儲(chǔ)多次加息，美元利率上升，吸引了大量國(guó)際資本流入美國(guó)，美元匯率在這一時(shí)期相對(duì)走強(qiáng)。政治因素：政治局勢(shì)的穩(wěn)定與否對(duì)匯率有著直接而重要的影響。一個(gè)國(guó)家政治穩(wěn)定是經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的基石，當(dāng)一個(gè)國(guó)家政治局勢(shì)穩(wěn)定時(shí)，外國(guó)投資者對(duì)該國(guó)的信心增強(qiáng)，愿意增加對(duì)該國(guó)的投資，這將帶動(dòng)對(duì)該國(guó)貨幣的需求上升，從而支撐該國(guó)貨幣匯率。相反，若一個(gè)國(guó)家政治局勢(shì)動(dòng)蕩，如發(fā)生政權(quán)更迭、政治丑聞、社會(huì)動(dòng)蕩等事件，會(huì)使外國(guó)投資者對(duì)該國(guó)的投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估上升，他們可能會(huì)減少或撤回在該國(guó)的投資，導(dǎo)致對(duì)該國(guó)貨幣的需求下降，該國(guó)貨幣匯率可能面臨貶值壓力。例如，2019年英國(guó)脫歐進(jìn)程陷入僵局，政治不確定性增加，英鎊匯率在這一時(shí)期波動(dòng)劇烈，且總體呈現(xiàn)貶值趨勢(shì)。政府的財(cái)政政策和貨幣政策對(duì)匯率也有顯著影響。財(cái)政政策方面，政府通過(guò)調(diào)整財(cái)政支出和稅收政策來(lái)影響經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。擴(kuò)張性的財(cái)政政策，如增加政府支出、減少稅收，可能會(huì)刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但也可能導(dǎo)致通貨膨脹壓力上升和財(cái)政赤字增加。如果市場(chǎng)對(duì)這種政策的可持續(xù)性產(chǎn)生擔(dān)憂(yōu)，可能會(huì)對(duì)該國(guó)貨幣匯率產(chǎn)生負(fù)面影響。貨幣政策方面，中央銀行通過(guò)調(diào)整貨幣供應(yīng)量、利率等手段來(lái)調(diào)控經(jīng)濟(jì)。寬松的貨幣政策，如降低利率、增加貨幣供應(yīng)量，可能會(huì)刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但也可能導(dǎo)致通貨膨脹上升和貨幣貶值；而緊縮的貨幣政策，如提高利率、減少貨幣供應(yīng)量，可能會(huì)抑制通貨膨脹，但也可能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生一定的抑制作用。中央銀行的貨幣政策決策往往會(huì)直接影響市場(chǎng)對(duì)該國(guó)貨幣的預(yù)期，進(jìn)而影響匯率。例如，歐洲央行在2015-2018年期間實(shí)施量化寬松貨幣政策，大量購(gòu)買(mǎi)債券，增加貨幣供應(yīng)量，導(dǎo)致歐元匯率相對(duì)貶值。市場(chǎng)情緒：投資者的預(yù)期和信心是市場(chǎng)情緒的重要組成部分，對(duì)匯率波動(dòng)有著重要影響。投資者對(duì)一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)前景和政策走向的預(yù)期會(huì)影響他們的投資決策，進(jìn)而影響外匯市場(chǎng)的供求關(guān)系和匯率。如果投資者對(duì)一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)前景持樂(lè)觀態(tài)度，預(yù)期該國(guó)貨幣將升值，他們會(huì)增加對(duì)該國(guó)資產(chǎn)的投資，從而增加對(duì)該國(guó)貨幣的需求，推動(dòng)該國(guó)貨幣匯率上升；反之，如果投資者對(duì)一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)前景感到擔(dān)憂(yōu)，預(yù)期該國(guó)貨幣將貶值，他們可能會(huì)減少對(duì)該國(guó)資產(chǎn)的投資，甚至拋售該國(guó)資產(chǎn)，導(dǎo)致對(duì)該國(guó)貨幣的需求下降，該國(guó)貨幣匯率可能下跌。例如，當(dāng)市場(chǎng)預(yù)期某個(gè)國(guó)家將出臺(tái)重大經(jīng)濟(jì)刺激政策時(shí)，投資者可能會(huì)紛紛買(mǎi)入該國(guó)資產(chǎn)，推動(dòng)該國(guó)貨幣匯率上升。地緣政治事件和國(guó)際形勢(shì)的變化也會(huì)引發(fā)市場(chǎng)情緒的波動(dòng)，進(jìn)而影響匯率。地緣政治沖突、貿(mào)易摩擦、自然災(zāi)害等事件都可能對(duì)一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)和金融市場(chǎng)產(chǎn)生沖擊，導(dǎo)致市場(chǎng)情緒緊張。在這種情況下，投資者往往會(huì)采取避險(xiǎn)措施，將資金轉(zhuǎn)移到相對(duì)安全的國(guó)家和資產(chǎn)，這會(huì)導(dǎo)致受影響國(guó)家的貨幣需求下降，匯率面臨貶值壓力。例如，2018年中美貿(mào)易摩擦加劇，市場(chǎng)對(duì)全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)前景和貿(mào)易格局產(chǎn)生擔(dān)憂(yōu)，人民幣匯率和美元匯率在這一時(shí)期都出現(xiàn)了較大波動(dòng)。三、基于隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建3.1模型設(shè)計(jì)思路3.1.1結(jié)合匯率預(yù)測(cè)特點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)選擇匯率數(shù)據(jù)具有典型的時(shí)間序列特性，其波動(dòng)不僅受到當(dāng)前時(shí)刻各種因素的影響，還與過(guò)去的匯率走勢(shì)密切相關(guān)，存在著復(fù)雜的時(shí)間依賴(lài)關(guān)系。因此，在構(gòu)建基于隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，選擇能夠有效處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)至關(guān)重要。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體是處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的常用網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。RNN通過(guò)引入循環(huán)連接，使得隱藏層的神經(jīng)元能夠接收上一時(shí)刻的隱藏層輸出作為輸入，從而能夠捕捉時(shí)間序列中的歷史信息和時(shí)間依賴(lài)關(guān)系。然而，傳統(tǒng)的RNN在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)，由于梯度消失或梯度爆炸問(wèn)題，難以學(xué)習(xí)到長(zhǎng)距離的依賴(lài)關(guān)系。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（GRU）作為RNN的改進(jìn)模型，有效地解決了這一問(wèn)題。LSTM通過(guò)引入門(mén)控機(jī)制，包括輸入門(mén)、遺忘門(mén)和輸出門(mén)，能夠更好地控制信息的流動(dòng)和記憶的保存。輸入門(mén)決定了當(dāng)前輸入信息的保留程度，遺忘門(mén)控制了對(duì)上一時(shí)刻記憶的遺忘程度，輸出門(mén)則決定了當(dāng)前時(shí)刻的輸出信息。這種門(mén)控機(jī)制使得LSTM能夠有效地處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)，捕捉到時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系。在匯率預(yù)測(cè)中，LSTM可以通過(guò)學(xué)習(xí)歷史匯率數(shù)據(jù)以及相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的時(shí)間序列，準(zhǔn)確地捕捉到匯率波動(dòng)的長(zhǎng)期趨勢(shì)和短期變化，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。例如，LSTM可以學(xué)習(xí)到宏觀經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整、國(guó)際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變化等因素對(duì)匯率的長(zhǎng)期影響，以及市場(chǎng)情緒、突發(fā)事件等因素對(duì)匯率的短期沖擊。GRU則是對(duì)LSTM的進(jìn)一步簡(jiǎn)化，它將輸入門(mén)和遺忘門(mén)合并為更新門(mén)，同時(shí)將輸出門(mén)和記憶單元進(jìn)行了整合，減少了模型的參數(shù)數(shù)量，提高了計(jì)算效率。GRU在保持對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理能力的同時(shí)，具有更快的訓(xùn)練速度和更好的泛化能力。在匯率預(yù)測(cè)中，GRU同樣能夠有效地捕捉時(shí)間序列中的依賴(lài)關(guān)系，并且由于其計(jì)算效率高的特點(diǎn)，更適合處理大規(guī)模的匯率數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)任務(wù)。例如，在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)匯率市場(chǎng)動(dòng)態(tài)并進(jìn)行短期匯率預(yù)測(cè)時(shí)，GRU能夠快速地處理新輸入的數(shù)據(jù)，及時(shí)調(diào)整預(yù)測(cè)結(jié)果，滿(mǎn)足市場(chǎng)對(duì)實(shí)時(shí)性的要求?？紤]到匯率數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性，以及LSTM和GRU在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)，本研究選擇LSTM或GRU作為基于隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)架構(gòu)，以充分發(fā)揮其對(duì)匯率數(shù)據(jù)中時(shí)間依賴(lài)關(guān)系的建模能力，提高匯率預(yù)測(cè)的精度和可靠性。3.1.2隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的融入方式權(quán)重初始化階段：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重初始化過(guò)程中引入隨機(jī)變異規(guī)則。傳統(tǒng)的權(quán)重初始化方法，如隨機(jī)初始化、Xavier初始化、He初始化等，雖然能夠?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)提供初始的參數(shù)值，但往往缺乏對(duì)參數(shù)空間的充分探索。本研究采用隨機(jī)變異的方式對(duì)權(quán)重進(jìn)行初始化，首先根據(jù)傳統(tǒng)的初始化方法生成初始權(quán)重，然后以一定的變異概率對(duì)權(quán)重進(jìn)行隨機(jī)擾動(dòng)?？梢园凑崭咚狗植蓟蚓鶆蚍植荚谝欢ǚ秶鷥?nèi)對(duì)權(quán)重值進(jìn)行隨機(jī)調(diào)整。假設(shè)初始權(quán)重為w_{ij}，變異后的權(quán)重w_{ij}^{new}可以通過(guò)公式w_{ij}^{new}=w_{ij}+\alpha\timesrandom(-\sigma,\sigma)計(jì)算得到，其中\(zhòng)alpha是控制變異幅度的參數(shù)，random(-\sigma,\sigma)表示在-\sigma到\sigma之間生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)。通過(guò)這種方式，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在初始階段就具有多樣化的權(quán)重設(shè)置，增加了網(wǎng)絡(luò)的探索能力，有助于避免陷入局部最優(yōu)解。參數(shù)更新階段：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中，當(dāng)使用隨機(jī)梯度下降（SGD）、自適應(yīng)矩估計(jì)（Adam）等優(yōu)化算法進(jìn)行參數(shù)更新時(shí)，結(jié)合隨機(jī)變異規(guī)則。在每次參數(shù)更新后，以一定的概率對(duì)更新后的參數(shù)進(jìn)行隨機(jī)變異。例如，對(duì)于權(quán)重參數(shù)w_{ij}，在經(jīng)過(guò)優(yōu)化算法更新后得到w_{ij}^{update}，然后以變異概率p對(duì)其進(jìn)行變異操作。若滿(mǎn)足變異條件（通過(guò)生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)與變異概率p進(jìn)行比較來(lái)判斷），則按照變異公式w_{ij}^{mutated}=w_{ij}^{update}+\beta\timesrandom(-\gamma,\gamma)對(duì)權(quán)重進(jìn)行變異，其中\(zhòng)beta和\gamma是控制變異幅度的參數(shù)。這樣，在參數(shù)更新的過(guò)程中引入隨機(jī)性，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在不同的參數(shù)空間中進(jìn)行探索，避免陷入局部最優(yōu)，提高模型的性能。模型選擇階段：在每一輪訓(xùn)練結(jié)束后，利用優(yōu)化選擇規(guī)則從多個(gè)變異后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中選擇性能最優(yōu)的模型。首先，使用驗(yàn)證集數(shù)據(jù)對(duì)每個(gè)變異后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算其預(yù)測(cè)誤差，常用的評(píng)估指標(biāo)包括均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）等。然后，根據(jù)評(píng)估指標(biāo)的大小，選擇誤差最?。搭A(yù)測(cè)性能最優(yōu)）的模型作為下一代模型的基礎(chǔ)。例如，假設(shè)有n個(gè)變異后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型M_1,M_2,\cdots,M_n，分別計(jì)算它們?cè)隍?yàn)證集上的均方誤差MSE_1,MSE_2,\cdots,MSE_n，選擇MSE值最小的模型M_k作為下一代模型，繼續(xù)進(jìn)行下一輪的訓(xùn)練和變異操作。通過(guò)這種優(yōu)化選擇規(guī)則，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠不斷進(jìn)化，逐步提高預(yù)測(cè)性能。3.2模型參數(shù)設(shè)置3.2.1確定輸入層、隱藏層和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)在構(gòu)建基于隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，準(zhǔn)確確定輸入層、隱藏層和輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)是至關(guān)重要的一步，這直接影響到模型的學(xué)習(xí)能力和預(yù)測(cè)性能。輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定主要依據(jù)所選取的影響匯率波動(dòng)的因素。通過(guò)對(duì)匯率相關(guān)理論和影響因素的深入分析，本研究選取了一系列宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)作為輸入變量。這些變量包括國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長(zhǎng)率，它反映了一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)的總體增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，對(duì)匯率有著重要影響。當(dāng)GDP增長(zhǎng)率較高時(shí)，通常表明該國(guó)經(jīng)濟(jì)活力充沛，吸引外國(guó)投資者增加投資，從而推動(dòng)本國(guó)貨幣升值；反之，GDP增長(zhǎng)率較低可能導(dǎo)致本國(guó)貨幣貶值。通貨膨脹率也是一個(gè)關(guān)鍵因素，根據(jù)購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)理論，通貨膨脹率的差異會(huì)影響兩國(guó)貨幣的相對(duì)購(gòu)買(mǎi)力，進(jìn)而影響匯率。高通貨膨脹率可能導(dǎo)致本國(guó)貨幣的購(gòu)買(mǎi)力下降，促使匯率貶值；而低通貨膨脹率則可能使本國(guó)貨幣相對(duì)升值。利率水平同樣不容忽視，根據(jù)利率平價(jià)理論，利率的差異會(huì)引發(fā)國(guó)際資本的流動(dòng)，從而影響匯率。當(dāng)一個(gè)國(guó)家的利率上升時(shí)，外國(guó)投資者為了獲取更高的回報(bào)，會(huì)將資金投入該國(guó)，導(dǎo)致對(duì)該國(guó)貨幣的需求增加，推動(dòng)該國(guó)貨幣匯率上升；反之，利率下降可能導(dǎo)致本國(guó)貨幣匯率下降。除了上述宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，歷史匯率數(shù)據(jù)也是重要的輸入變量。匯率的波動(dòng)具有一定的慣性和趨勢(shì)性，歷史匯率數(shù)據(jù)能夠反映出匯率的過(guò)去走勢(shì)和變化規(guī)律，為預(yù)測(cè)未來(lái)匯率提供重要的參考依據(jù)。通過(guò)分析歷史匯率數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)匯率的季節(jié)性波動(dòng)、周期性變化以及長(zhǎng)期趨勢(shì)等特征，這些信息有助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)匯率的動(dòng)態(tài)變化模式，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。例如，某些貨幣對(duì)的匯率在特定的季節(jié)或時(shí)間段可能會(huì)出現(xiàn)規(guī)律性的波動(dòng)，通過(guò)將歷史匯率數(shù)據(jù)納入輸入層，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到這些規(guī)律，從而更好地預(yù)測(cè)未來(lái)匯率。綜合考慮這些因素，本研究確定輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為n，其中n等于所選取的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)量加上歷史匯率數(shù)據(jù)的時(shí)間步長(zhǎng)。假設(shè)選取了GDP增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、利率水平這3個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，并且使用過(guò)去5個(gè)時(shí)間步的歷史匯率數(shù)據(jù)作為輸入，那么輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)n=3+5=8。隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定相對(duì)較為復(fù)雜，它需要在模型的擬合能力和泛化能力之間尋求平衡。隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)少，模型可能無(wú)法充分學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和關(guān)系，導(dǎo)致欠擬合，預(yù)測(cè)精度較低；而隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)多，模型可能會(huì)過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)過(guò)度學(xué)習(xí)，從而在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳，泛化能力下降。為了確定合適的隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)，本研究采用了經(jīng)驗(yàn)公式結(jié)合實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的方法。經(jīng)驗(yàn)公式通?；谳斎雽雍洼敵鰧庸?jié)點(diǎn)數(shù)來(lái)估算隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)，常見(jiàn)的經(jīng)驗(yàn)公式有h=\sqrt{i+o}+a，其中h為隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)，i為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)，o為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)，a為一個(gè)常數(shù)，通常取值在1到10之間。根據(jù)這個(gè)經(jīng)驗(yàn)公式，初步確定隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)的范圍，然后在這個(gè)范圍內(nèi)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，通過(guò)比較不同隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)下模型在驗(yàn)證集上的預(yù)測(cè)性能，選擇預(yù)測(cè)誤差最小、性能最優(yōu)的隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)作為最終的設(shè)置。例如，在實(shí)驗(yàn)中，首先根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算出隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)的可能取值范圍為[5,15]，然后分別設(shè)置隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5、8、10、12、15，訓(xùn)練模型并在驗(yàn)證集上進(jìn)行測(cè)試，通過(guò)比較均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）等評(píng)價(jià)指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10時(shí)，模型的預(yù)測(cè)性能最佳，因此最終確定隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10。輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)則根據(jù)具體的預(yù)測(cè)任務(wù)來(lái)確定。本研究的目標(biāo)是預(yù)測(cè)匯率的數(shù)值，因此輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為1，其輸出值即為預(yù)測(cè)的匯率數(shù)值。如果是對(duì)匯率的走勢(shì)進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)，如預(yù)測(cè)匯率是上升、下降還是保持穩(wěn)定，輸出層可能需要設(shè)置3個(gè)節(jié)點(diǎn)，分別對(duì)應(yīng)三種不同的走勢(shì)類(lèi)別，通過(guò)比較三個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出值大小來(lái)確定最終的預(yù)測(cè)類(lèi)別。3.2.2設(shè)定變異概率、選擇策略等關(guān)鍵參數(shù)變異概率：變異概率是隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則中的一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，它決定了在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中參數(shù)發(fā)生變異的可能性大小。變異概率的取值對(duì)模型性能有著顯著的影響。如果變異概率設(shè)置過(guò)低，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)很少發(fā)生變異，模型在訓(xùn)練過(guò)程中可能會(huì)陷入局部最優(yōu)解，無(wú)法充分探索參數(shù)空間，導(dǎo)致模型的收斂速度變慢，預(yù)測(cè)精度難以進(jìn)一步提高。例如，當(dāng)變異概率為0.01時(shí)，在100次參數(shù)更新中，只有1次可能發(fā)生變異，這使得模型在大部分時(shí)間內(nèi)都按照傳統(tǒng)的優(yōu)化方式進(jìn)行訓(xùn)練，容易受到局部最優(yōu)解的束縛。相反，如果變異概率設(shè)置過(guò)高，參數(shù)頻繁發(fā)生變異，模型可能會(huì)變得不穩(wěn)定，難以收斂到一個(gè)較好的解。這是因?yàn)檫^(guò)高的變異概率會(huì)導(dǎo)致模型在每次參數(shù)更新時(shí)都進(jìn)行大幅度的隨機(jī)變動(dòng)，使得模型難以積累有效的學(xué)習(xí)成果，參數(shù)在不同的解空間中頻繁跳躍，無(wú)法朝著最優(yōu)解的方向穩(wěn)定進(jìn)化。例如，當(dāng)變異概率為0.9時(shí)，在10次參數(shù)更新中，就有9次可能發(fā)生變異，這使得模型的訓(xùn)練過(guò)程變得非常不穩(wěn)定，難以找到一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定且性能優(yōu)良的參數(shù)組合。為了確定合適的變異概率，本研究通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行探索。在實(shí)驗(yàn)中，設(shè)置不同的變異概率值，如0.05、0.1、0.2、0.3等，然后使用相同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估。通過(guò)比較不同變異概率下模型在驗(yàn)證集上的預(yù)測(cè)誤差，選擇預(yù)測(cè)誤差最小的變異概率作為最終的設(shè)置。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)變異概率為0.1時(shí)，模型在驗(yàn)證集上的均方誤差（MSE）最小，預(yù)測(cè)性能最佳。因此，本研究最終將變異概率設(shè)定為0.1，以在保證模型穩(wěn)定性的同時(shí)，充分發(fā)揮隨機(jī)變異的作用，提高模型的搜索能力和預(yù)測(cè)精度。選擇策略：選擇策略是隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則中的另一個(gè)重要組成部分，它決定了如何從多個(gè)變異后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中選擇出性能最優(yōu)的模型作為下一代模型的基礎(chǔ)。常見(jiàn)的選擇策略包括輪盤(pán)賭選擇、錦標(biāo)賽選擇等。輪盤(pán)賭選擇策略是一種基于概率的選擇方法，它根據(jù)每個(gè)變異后模型在驗(yàn)證集上的預(yù)測(cè)性能（如預(yù)測(cè)誤差的倒數(shù)）來(lái)計(jì)算其被選擇的概率。預(yù)測(cè)性能越好的模型，被選擇的概率越大。具體來(lái)說(shuō)，首先計(jì)算每個(gè)變異后模型的適應(yīng)度值，適應(yīng)度值可以定義為預(yù)測(cè)誤差的倒數(shù)，即適應(yīng)度值越高，模型的預(yù)測(cè)性能越好。然后，根據(jù)每個(gè)模型的適應(yīng)度值計(jì)算其在輪盤(pán)上所占的比例，這個(gè)比例就是該模型被選擇的概率。在選擇過(guò)程中，通過(guò)隨機(jī)生成一個(gè)0到1之間的隨機(jī)數(shù)，根據(jù)隨機(jī)數(shù)落在輪盤(pán)上的位置來(lái)選擇對(duì)應(yīng)的模型。例如，假設(shè)有三個(gè)變異后的模型A、B、C，它們的適應(yīng)度值分別為0.2、0.3、0.5，那么它們被選擇的概率分別為0.2、0.3、0.5。在選擇時(shí)，生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)0.6，由于0.6落在模型C的概率區(qū)間內(nèi)，因此選擇模型C作為下一代模型的基礎(chǔ)。錦標(biāo)賽選擇策略則是通過(guò)隨機(jī)選擇一定數(shù)量的變異后模型（稱(chēng)為錦標(biāo)賽規(guī)模），然后在這些模型中選擇性能最優(yōu)的模型作為下一代模型。錦標(biāo)賽規(guī)模的大小會(huì)影響選擇的效果。錦標(biāo)賽規(guī)模較小，選擇過(guò)程的隨機(jī)性較大，可能會(huì)選擇到性能不是最優(yōu)的模型；錦標(biāo)賽規(guī)模較大，選擇的模型性能相對(duì)更優(yōu)，但計(jì)算成本也會(huì)增加。在本研究中，通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較不同錦標(biāo)賽規(guī)模下模型的性能，發(fā)現(xiàn)當(dāng)錦標(biāo)賽規(guī)模為5時(shí)，模型能夠在保證選擇質(zhì)量的同時(shí)，保持一定的計(jì)算效率。在每次選擇時(shí)，隨機(jī)從變異后的模型中選擇5個(gè)模型，然后比較它們?cè)隍?yàn)證集上的預(yù)測(cè)誤差，選擇誤差最小的模型作為下一代模型。綜合考慮模型的性能和計(jì)算效率，本研究選擇錦標(biāo)賽選擇策略作為模型的選擇策略，并將錦標(biāo)賽規(guī)模設(shè)定為5，以確保能夠從多個(gè)變異后的模型中選擇出性能最優(yōu)的模型，推動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷進(jìn)化和優(yōu)化。3.3模型訓(xùn)練與優(yōu)化3.3.1訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)處理在使用基于隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行匯率預(yù)測(cè)之前，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)處理是至關(guān)重要的一步。這一步驟能夠提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，使其更適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，從而提升模型的預(yù)測(cè)性能。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化和特征工程等環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)清洗是預(yù)處理的首要任務(wù)，其目的是處理數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值和重復(fù)值等問(wèn)題，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。對(duì)于缺失值的處理，常用的方法有刪除含有缺失值的樣本、均值填充、中位數(shù)填充、回歸預(yù)測(cè)填充等。在匯率數(shù)據(jù)中，如果某一時(shí)刻的GDP數(shù)據(jù)缺失，且該數(shù)據(jù)缺失的樣本數(shù)量較少，可以考慮刪除這些樣本；但如果缺失樣本較多，刪除可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的大量丟失，此時(shí)可以采用均值填充的方法，即計(jì)算該變量在其他樣本中的平均值，用這個(gè)平均值來(lái)填充缺失值。對(duì)于異常值，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行判斷和處理。異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤、測(cè)量誤差或特殊事件等原因?qū)е碌摹Ｔ谔幚懋惓Ｖ禃r(shí)，可以采用基于統(tǒng)計(jì)方法的3σ準(zhǔn)則，即如果數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值的偏差超過(guò)3倍標(biāo)準(zhǔn)差，則將其視為異常值進(jìn)行修正或刪除。對(duì)于重復(fù)值，直接刪除重復(fù)的樣本，以避免數(shù)據(jù)冗余對(duì)模型訓(xùn)練的影響。歸一化是將數(shù)據(jù)映射到一個(gè)特定的區(qū)間，如[0,1]或[-1,1]，以消除不同特征之間的量綱差異，加快模型的收斂速度。在匯率預(yù)測(cè)中，不同的輸入變量，如GDP增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、利率水平等，它們的數(shù)值范圍和量綱各不相同。如果不進(jìn)行歸一化處理，數(shù)值較大的變量可能會(huì)在模型訓(xùn)練中占據(jù)主導(dǎo)地位，而數(shù)值較小的變量則可能被忽略，從而影響模型的學(xué)習(xí)效果。常用的歸一化方法有最小-最大歸一化（Min-MaxScaling）和Z-score歸一化。最小-最大歸一化的公式為x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x是原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別是數(shù)據(jù)集中該變量的最小值和最大值，x_{norm}是歸一化后的數(shù)據(jù)。通過(guò)這種方法，數(shù)據(jù)被映射到[0,1]區(qū)間。Z-score歸一化的公式為x_{norm}=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中\(zhòng)mu是數(shù)據(jù)的均值，\sigma是數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，x_{norm}是歸一化后的數(shù)據(jù)，這種方法將數(shù)據(jù)映射到以0為均值，1為標(biāo)準(zhǔn)差的分布上。特征工程是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和提取，以生成更有價(jià)值的特征，幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系。在匯率預(yù)測(cè)中，可以基于匯率相關(guān)理論和影響因素進(jìn)行特征工程。根據(jù)購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)理論和利率平價(jià)理論，可以計(jì)算通貨膨脹率差值、利率差值等特征。假設(shè)P_{a}和P_分別是本國(guó)和外國(guó)的通貨膨脹率，i_{a}和i_分別是本國(guó)和外國(guó)的利率，那么可以計(jì)算通貨膨脹率差值\DeltaP=P_{a}-P_和利率差值\Deltai=i_{a}-i_作為新的特征。這些特征能夠更直接地反映出兩國(guó)經(jīng)濟(jì)因素的差異對(duì)匯率的影響，有助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕捉到更關(guān)鍵的信息，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。此外，還可以通過(guò)時(shí)間序列分析方法，如移動(dòng)平均、差分等，對(duì)歷史匯率數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出匯率的趨勢(shì)、季節(jié)性等特征。例如，計(jì)算過(guò)去n天匯率的移動(dòng)平均值，能夠反映出匯率的近期走勢(shì)；對(duì)匯率數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分，可以得到匯率的變化率，有助于分析匯率的波動(dòng)情況。3.3.2訓(xùn)練過(guò)程中的參數(shù)調(diào)整與優(yōu)化策略在基于隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，參數(shù)調(diào)整與優(yōu)化策略對(duì)于提高模型的性能和收斂速度至關(guān)重要。通過(guò)不斷地根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果調(diào)整參數(shù)，并采用有效的優(yōu)化算法，可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，從而提高匯率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。在訓(xùn)練初期，需要對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率進(jìn)行合理設(shè)置。學(xué)習(xí)率決定了在訓(xùn)練過(guò)程中參數(shù)更新的步長(zhǎng)大小。如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過(guò)大，參數(shù)更新的步長(zhǎng)過(guò)大，模型可能會(huì)跳過(guò)最優(yōu)解，導(dǎo)致無(wú)法收斂，損失函數(shù)值可能會(huì)在訓(xùn)練過(guò)程中不斷波動(dòng)甚至上升；如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過(guò)小，參數(shù)更新的步長(zhǎng)過(guò)小，模型的收斂速度會(huì)非常緩慢，需要更多的訓(xùn)練時(shí)間和迭代次數(shù)才能達(dá)到較好的效果。在實(shí)驗(yàn)中，通常采用學(xué)習(xí)率衰減策略，即隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，逐漸減小學(xué)習(xí)率。常見(jiàn)的學(xué)習(xí)率衰減方法有指數(shù)衰減、階梯衰減等。指數(shù)衰減的公式為lr=lr_{0}\timesdecay^{step}，其中l(wèi)r是當(dāng)前的學(xué)習(xí)率，lr_{0}是初始學(xué)習(xí)率，decay是衰減率，step是訓(xùn)練的步數(shù)。通過(guò)這種方式，在訓(xùn)練初期，學(xué)習(xí)率較大，能夠快速探索參數(shù)空間；隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，學(xué)習(xí)率逐漸減小，使模型能夠更精細(xì)地調(diào)整參數(shù)，趨近于最優(yōu)解。除了學(xué)習(xí)率，正則化也是防止模型過(guò)擬合的重要手段。過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集或?qū)嶋H應(yīng)用中表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象，這是因?yàn)槟Ｐ瓦^(guò)度學(xué)習(xí)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，而沒(méi)有學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征。常用的正則化方法有L1正則化和L2正則化。L1正則化是在損失函數(shù)中添加參數(shù)的絕對(duì)值之和作為正則化項(xiàng)，即L=L_{0}+\lambda\sum_{i}|w_{i}|，其中L是添加正則化后的損失函數(shù)，L_{0}是原始的損失函數(shù)，\lambda是正則化系數(shù)，w_{i}是模型的參數(shù)。L1正則化可以使部分參數(shù)變?yōu)?，從而起到特征選擇的作用。L2正則化是在損失函數(shù)中添加參數(shù)的平方和作為正則化項(xiàng)，即L=L_{0}+\lambda\sum_{i}w_{i}^{2}，L2正則化可以使參數(shù)的值變小，避免參數(shù)過(guò)大導(dǎo)致模型過(guò)擬合。在訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)調(diào)整正則化系數(shù)\lambda的值，可以平衡模型的擬合能力和泛化能力。在訓(xùn)練過(guò)程中，還可以采用早停（EarlyStopping）策略來(lái)防止過(guò)擬合。早停策略是在訓(xùn)練過(guò)程中，監(jiān)控模型在驗(yàn)證集上的性能指標(biāo)，如均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）等。當(dāng)模型在驗(yàn)證集上的性能不再提升，反而開(kāi)始下降時(shí)，就停止訓(xùn)練，保存此時(shí)的模型參數(shù)。這是因?yàn)楫?dāng)模型開(kāi)始過(guò)擬合時(shí)，雖然在訓(xùn)練集上的損失函數(shù)值可能繼續(xù)下降，但在驗(yàn)證集上的性能會(huì)逐漸變差。通過(guò)早停策略，可以避免模型在訓(xùn)練集上過(guò)度訓(xùn)練，從而提高模型的泛化能力。隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則本身也需要根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。如果發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練過(guò)程中收斂速度過(guò)慢，或者陷入局部最優(yōu)解的次數(shù)較多，可以適當(dāng)增加變異概率，以增強(qiáng)模型對(duì)參數(shù)空間的探索能力；如果模型的穩(wěn)定性較差，預(yù)測(cè)結(jié)果波動(dòng)較大，可以適當(dāng)降低變異概率，使模型更加穩(wěn)定。對(duì)于選擇策略，也可以根據(jù)不同模型在驗(yàn)證集上的性能表現(xiàn)，調(diào)整選擇的標(biāo)準(zhǔn)和方法，以確保選擇出的模型具有更好的性能。四、實(shí)證分析4.1數(shù)據(jù)選取與處理4.1.1匯率數(shù)據(jù)的來(lái)源與選取本研究選取了美元兌人民幣匯率作為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)來(lái)源于萬(wàn)得資訊（Wind）數(shù)據(jù)庫(kù)，這是金融領(lǐng)域廣泛使用的專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，提供了全面、準(zhǔn)確且具有權(quán)威性的金融數(shù)據(jù)。選取該數(shù)據(jù)源的主要原因在于其數(shù)據(jù)的可靠性和完整性，它能夠提供高質(zhì)量的匯率數(shù)據(jù)，滿(mǎn)足本研究對(duì)數(shù)據(jù)精度和廣度的要求。數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為2010年1月1日至2022年12月31日，共計(jì)13年的日度數(shù)據(jù)。選擇這一時(shí)間段主要基于以下考慮：一方面，該時(shí)間段涵蓋了多個(gè)經(jīng)濟(jì)周期，包括全球金融危機(jī)后的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇期、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的波動(dòng)期以及重大經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整期等，能夠充分反映不同經(jīng)濟(jì)環(huán)境下匯率的變化情況，為模型提供豐富多樣的數(shù)據(jù)樣本，有助于模型學(xué)習(xí)到更全面的匯率波動(dòng)規(guī)律。例如，在全球金融危機(jī)后的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇階段，各國(guó)的貨幣政策和財(cái)政政策發(fā)生了顯著變化，這些政策調(diào)整對(duì)美元兌人民幣匯率產(chǎn)生了重要影響，通過(guò)分析這一時(shí)期的數(shù)據(jù)，可以更好地理解政策因素對(duì)匯率的作用機(jī)制。另一方面，較長(zhǎng)的時(shí)間跨度可以保證數(shù)據(jù)的充足性，使得模型在訓(xùn)練過(guò)程中有足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和優(yōu)化，提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力。在實(shí)際應(yīng)用中，匯率數(shù)據(jù)的頻率對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果有著重要影響。高頻數(shù)據(jù)能夠捕捉到匯率的短期波動(dòng)和瞬間變化，但同時(shí)也可能包含更多的噪聲和隨機(jī)因素；低頻數(shù)據(jù)則更側(cè)重于反映匯率的長(zhǎng)期趨勢(shì)，但可能會(huì)忽略一些短期的重要信息。本研究選取日度數(shù)據(jù)，是在綜合考慮數(shù)據(jù)的時(shí)效性和噪聲干擾后做出的決策。日度數(shù)據(jù)既能在一定程度上反映匯率的短期波動(dòng)，又避免了過(guò)于頻繁的數(shù)據(jù)波動(dòng)帶來(lái)的噪聲干擾，同時(shí)也能夠體現(xiàn)出匯率的中期和長(zhǎng)期趨勢(shì)，為模型提供了較為合適的數(shù)據(jù)粒度。4.1.2數(shù)據(jù)的清洗與預(yù)處理異常值處理：在獲取的原始匯率數(shù)據(jù)中，可能存在由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤、傳輸故障或特殊事件導(dǎo)致的異常值。這些異常值如果不加以處理，會(huì)對(duì)模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生嚴(yán)重的干擾，使模型的準(zhǔn)確性和可靠性下降。為了識(shí)別異常值，本研究采用了基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的3σ準(zhǔn)則。3σ準(zhǔn)則基于正態(tài)分布的特性，認(rèn)為數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值的偏差超過(guò)3倍標(biāo)準(zhǔn)差的概率非常小，通常將這樣的數(shù)據(jù)點(diǎn)視為異常值。對(duì)于美元兌人民幣匯率數(shù)據(jù)，首先計(jì)算其均值\mu和標(biāo)準(zhǔn)差\sigma，然后檢查每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)x_i是否滿(mǎn)足|x_i-\mu|\gt3\sigma。如果滿(mǎn)足該條件，則將x_i判定為異常值。例如，經(jīng)過(guò)計(jì)算，美元兌人民幣匯率數(shù)據(jù)的均值為6.5，標(biāo)準(zhǔn)差為0.2，若某個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為7.2，由于|7.2-6.5|=0.7\gt3\times0.2=0.6，則該數(shù)據(jù)點(diǎn)被識(shí)別為異常值。對(duì)于識(shí)別出的異常值，采用中位數(shù)填充的方法進(jìn)行處理。中位數(shù)是將數(shù)據(jù)按照大小順序排列后，位于中間位置的數(shù)值。當(dāng)數(shù)據(jù)中存在異常值時(shí)，中位數(shù)相比均值更能代表數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)。對(duì)于異常值，用數(shù)據(jù)集中的中位數(shù)進(jìn)行替換，能夠在一定程度上減少異常值對(duì)數(shù)據(jù)整體分布的影響，保持?jǐn)?shù)據(jù)的穩(wěn)定性和可靠性。例如，若某一異常值為7.2，而數(shù)據(jù)集中位數(shù)為6.4，則將該異常值替換為6.4。缺失值填補(bǔ)：在數(shù)據(jù)收集和整理過(guò)程中，可能會(huì)出現(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失的情況。缺失值的存在會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不完整性，影響模型對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析。為了處理缺失值，本研究采用了線(xiàn)性插值法。線(xiàn)性插值法是根據(jù)缺失值前后的數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過(guò)線(xiàn)性擬合的方式來(lái)估計(jì)缺失值。假設(shè)在時(shí)間序列中，x_{i-1}和x_{i+1}是缺失值x_i前后相鄰的兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，那么缺失值x_i可以通過(guò)公式x_i=x_{i-1}+\frac{(x_{i+1}-x_{i-1})(i-(i-1))}{(i+1)-(i-1)}進(jìn)行計(jì)算。例如，在美元兌人民幣匯率數(shù)據(jù)中，第10個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)缺失，第9個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為6.3，第11個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為6.5，則通過(guò)線(xiàn)性插值法計(jì)算得到第10個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的值為6.3+\frac{(6.5-6.3)(10-9)}{(11-9)}=6.4。歸一化處理：為了消除不同變量之間的量綱差異，使數(shù)據(jù)具有可比性，同時(shí)加快模型的收斂速度，提高模型的訓(xùn)練效率和性能，本研究對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化處理。采用的歸一化方法是最小-最大歸一化（Min-MaxScaling），其公式為x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x是原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別是數(shù)據(jù)集中該變量的最小值和最大值，x_{norm}是歸一化后的數(shù)據(jù)。對(duì)于美元兌人民幣匯率數(shù)據(jù)，假設(shè)最小值為6.0，最大值為7.0，某一原始數(shù)據(jù)點(diǎn)為6.6，則歸一化后的數(shù)據(jù)為\frac{6.6-6.0}{7.0-6.0}=0.6。經(jīng)過(guò)歸一化處理后，數(shù)據(jù)被映射到[0,1]區(qū)間，有效消除了量綱差異，使得模型能夠更好地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律。四、實(shí)證分析4.1數(shù)據(jù)選取與處理4.1.1匯率數(shù)據(jù)的來(lái)源與選取本研究選取了美元兌人民幣匯率作為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)來(lái)源于萬(wàn)得資訊（Wind）數(shù)據(jù)庫(kù)，這是金融領(lǐng)域廣泛使用的專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，提供了全面、準(zhǔn)確且具有權(quán)威性的金融數(shù)據(jù)。選取該數(shù)據(jù)源的主要原因在于其數(shù)據(jù)的可靠性和完整性，它能夠提供高質(zhì)量的匯率數(shù)據(jù)，滿(mǎn)足本研究對(duì)數(shù)據(jù)精度和廣度的要求。數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為2010年1月1日至2022年12月31日，共計(jì)13年的日度數(shù)據(jù)。選擇這一時(shí)間段主要基于以下考慮：一方面，該時(shí)間段涵蓋了多個(gè)經(jīng)濟(jì)周期，包括全球金融危機(jī)后的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇期、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的波動(dòng)期以及重大經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整期等，能夠充分反映不同經(jīng)濟(jì)環(huán)境下匯率的變化情況，為模型提供豐富多樣的數(shù)據(jù)樣本，有助于模型學(xué)習(xí)到更全面的匯率波動(dòng)規(guī)律。例如，在全球金融危機(jī)后的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇階段，各國(guó)的貨幣政策和財(cái)政政策發(fā)生了顯著變化，這些政策調(diào)整對(duì)美元兌人民幣匯率產(chǎn)生了重要影響，通過(guò)分析這一時(shí)期的數(shù)據(jù)，可以更好地理解政策因素對(duì)匯率的作用機(jī)制。另一方面，較長(zhǎng)的時(shí)間跨度可以保證數(shù)據(jù)的充足性，使得模型在訓(xùn)練過(guò)程中有足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和優(yōu)化，提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力。在實(shí)際應(yīng)用中，匯率數(shù)據(jù)的頻率對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果有著重要影響。高頻數(shù)據(jù)能夠捕捉到匯率的短期波動(dòng)和瞬間變化，但同時(shí)也可能包含更多的噪聲和隨機(jī)因素；低頻數(shù)據(jù)則更側(cè)重于反映匯率的長(zhǎng)期趨勢(shì)，但可能會(huì)忽略一些短期的重要信息。本研究選取日度數(shù)據(jù)，是在綜合考慮數(shù)據(jù)的時(shí)效性和噪聲干擾后做出的決策。日度數(shù)據(jù)既能在一定程度上反映匯率的短期波動(dòng)，又避免了過(guò)于頻繁的數(shù)據(jù)波動(dòng)帶來(lái)的噪聲干擾，同時(shí)也能夠體現(xiàn)出匯率的中期和長(zhǎng)期趨勢(shì)，為模型提供了較為合適的數(shù)據(jù)粒度。4.1.2數(shù)據(jù)的清洗與預(yù)處理異常值處理：在獲取的原始匯率數(shù)據(jù)中，可能存在由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤、傳輸故障或特殊事件導(dǎo)致的異常值。這些異常值如果不加以處理，會(huì)對(duì)模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生嚴(yán)重的干擾，使模型的準(zhǔn)確性和可靠性下降。為了識(shí)別異常值，本研究采用了基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的3σ準(zhǔn)則。3σ準(zhǔn)則基于正態(tài)分布的特性，認(rèn)為數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值的偏差超過(guò)3倍標(biāo)準(zhǔn)差的概率非常小，通常將這樣的數(shù)據(jù)點(diǎn)視為異常值。對(duì)于美元兌人民幣匯率數(shù)據(jù)，首先計(jì)算其均值\mu和標(biāo)準(zhǔn)差\sigma，然后檢查每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)x_i是否滿(mǎn)足|x_i-\mu|\gt3\sigma。如果滿(mǎn)足該條件，則將x_i判定為異常值。例如，經(jīng)過(guò)計(jì)算，美元兌人民幣匯率數(shù)據(jù)的均值為6.5，標(biāo)準(zhǔn)差為0.2，若某個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為7.2，由于|7.2-6.5|=0.7\gt3\times0.2=0.6，則該數(shù)據(jù)點(diǎn)被識(shí)別為異常值。對(duì)于識(shí)別出的異常值，采用中位數(shù)填充的方法進(jìn)行處理。中位數(shù)是將數(shù)據(jù)按照大小順序排列后，位于中間位置的數(shù)值。當(dāng)數(shù)據(jù)中存在異常值時(shí)，中位數(shù)相比均值更能代表數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)。對(duì)于異常值，用數(shù)據(jù)集中的中位數(shù)進(jìn)行替換，能夠在一定程度上減少異常值對(duì)數(shù)據(jù)整體分布的影響，保持?jǐn)?shù)據(jù)的穩(wěn)定性和可靠性。例如，若某一異常值為7.2，而數(shù)據(jù)集中位數(shù)為6.4，則將該異常值替換為6.4。缺失值填補(bǔ)：在數(shù)據(jù)收集和整理過(guò)程中，可能會(huì)出現(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失的情況。缺失值的存在會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不完整性，影響模型對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析。為了處理缺失值，本研究采用了線(xiàn)性插值法。線(xiàn)性插值法是根據(jù)缺失值前后的數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過(guò)線(xiàn)性擬合的方式來(lái)估計(jì)缺失值。假設(shè)在時(shí)間序列中，x_{i-1}和x_{i+1}是缺失值x_i前后相鄰的兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，那么缺失值x_i可以通過(guò)公式x_i=x_{i-1}+\frac{(x_{i+1}-x_{i-1})(i-(i-1))}{(i+1)-(i-1)}進(jìn)行計(jì)算。例如，在美元兌人民幣匯率數(shù)據(jù)中，第10個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)缺失，第9個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為6.3，第11個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為6.5，則通過(guò)線(xiàn)性插值法計(jì)算得到第10個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的值為6.3+\frac{(6.5-6.3)(10-9)}{(11-9)}=6.4。歸一化處理：為了消除不同變量之間的量綱差異，使數(shù)據(jù)具有可比性，同時(shí)加快模型的收斂速度，提高模型的訓(xùn)練效率和性能，本研究對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化處理。采用的歸一化方法是最小-最大歸一化（Min-MaxScaling），其公式為x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x是原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別是數(shù)據(jù)集中該變量的最小值和最大值，x_{norm}是歸一化后的數(shù)據(jù)。對(duì)于美元兌人民幣匯率數(shù)據(jù)，假設(shè)最小值為6.0，最大值為7.0，某一原始數(shù)據(jù)點(diǎn)為6.6，則歸一化后的數(shù)據(jù)為\frac{6.6-6.0}{7.0-6.0}=0.6。經(jīng)過(guò)歸一化處理后，數(shù)據(jù)被映射到[0,1]區(qū)間，有效消除了量綱差異，使得模型能夠更好地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律。4.2模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)4.2.1基于選定數(shù)據(jù)的模型訓(xùn)練過(guò)程在完成數(shù)據(jù)選取與處理后，基于預(yù)處理后的美元兌人民幣匯率數(shù)據(jù)對(duì)構(gòu)建的基于隨機(jī)變異優(yōu)化選擇規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過(guò)程中，采用自適應(yīng)矩估計(jì)（Adam）優(yōu)化算法來(lái)調(diào)整模型的參數(shù)，Adam優(yōu)化算法結(jié)合了動(dòng)量法和RMSProp算法的優(yōu)點(diǎn)，能夠自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，在訓(xùn)練過(guò)程中表現(xiàn)出較好的收斂速度和穩(wěn)定性。設(shè)置初始學(xué)