$ウィミ･ホログラム･クラウド (WIMI.US)$ 仮想通貨の価格は時間とともに変動し、1つのモデルではこれらを完全に...

仮想通貨の価格は時間とともに変動し、単一のモデルでは完全にキャプチャすることが困難です。対応するマルチスケール部品に異なる機械学習アルゴリズムをマッチングして、より包括的な仮想通貨価格予測モデルを構築するためのマルチスケール解析アプローチが行われました。

仮想通貨価格の生データの詳細なデータ準備と前処理からモデルが始まります。これには、欠損データの処理、外れ値の検出と修正、およびデータ正規化などの手順が含まれます。入力データの品質を確保することが、正確な予測モデルの構築には重要です。

サンプルエントロピー法を使用して、ハイ、ミディアム、ローフレクエンシのサブ部品は、サブ部品の類似性と周波数ペアに応じて分解し、結合されます。

高・中・低周波数部品を基に、経験的モード分解法（EMD）と変分モード分解法（VMD）の組み合わせによって分解を進めます。

異なる周波数部品の予測を組み合わせることにより、ハイブリッドLSTM-ELMモデルが構築されました。このようにして、モデルはビットコインの仮想通貨価格の変動をより完全に理解して予測することができます。

現在のデジタル通貨市場の繁栄の背景に対して、ハイブリッドLSTM-ELMモデルは、金融テクノロジー分野における重要なイノベーションを示しています。

深層学習アルゴリズムにより、モデルのデータ学習能力が向上し、仮想通貨市場の非線形的特徴に対応することができます。実証結果により、モデルはスーペリアグループオブカンパニーズと呼ばれる部品を人気セクションに調整したときにも、優れた予測性能を発揮しています。ハイブリッドLSTM-ELMモデルは、金融科技業界の将来的な発展を指し示すものであり、新しいアイデアや方法をもたらします。