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基于神经网络的汇率预测的任务书

一、任务背景

汇率预测是金融领域中一项重要的任务，对于企业的财务决策和个人的投资选择都具有重要的参考价值。目前，基于神经网络的汇率预测已成为学术界和工业界中备受关注的研究热点之一。

二、任务目标

本次任务旨在基于神经网络模型，进行外汇汇率的预测。具体目标包括：

1.数据收集：收集外汇交易市场的历史数据，并对数据进行预处理。

2.模型选择：选择适合该预测任务的神经网络模型，并对模型进行训练和优化。

3.模型评估：对训练好的模型进行评估，评估模型的精度和预测能力。

4.结果可视化：将预测结果可视化展示，并对预测结果进行分析和解释。

三、任务涉及技术

1.数据预处理技术：对收集到的汇率数据进行清洗和处理，包括去噪、归一化等。

2.模型选择技术：选择适用于该预测任务的神经网络模型，比如BP神经网络、CNN神经网络、LSTM神经网络等。

3.训练优化技术：调整神经网络的参数，并使用优化算法进行训练。

4.模型评估技术：评估训练好的模型的精度和预测能力，并分析模型的优缺点。

5.可视化技术：将预测结果可视化展示，并对结果进行分析和解释。

四、预期成果

完成本次任务后，预计取得以下成果：

1.完成基于神经网络的汇率预测模型，并对模型进行评估。

2.完成汇率预测数据的预处理和清洗工作，并将数据整理成可供模型训练的格式。

3.将汇率预测结果可视化展示，并对预测结果进行分析和解释。

4.撰写实验报告。

五、参考文献

1.Bergmeir,C.,Benítez,J.M.(2012).NeuralnetworksinRusingtheStuttgartNeuralNetworkSimulator:RSNNS.JournalofStatisticalSoftware,46(7),1-26.

2.Wang,X.,Wu,M.(2018).ExchangeratepredictionusingLSTMneuralnetwork.InternationalConferenceonArtificialIntelligenceandBigData,132-142.

3.胡明波,郭娜.BP神经网络在外汇市场预测中的应用[J].企业科技开发,2019,28(5):13-14.