一种金融曲线预测的自适应函数逼近方法

本发明公开一种金融曲线预测的自适应函数逼近方法，包含金融数据特征分析步骤、自适应网络结构设计步骤以及网络训练优化步骤。对输入的金融数据进行特征分析，分别计算对应的函数的震荡度、光滑度和Lipschitz常数等特征指标，并基于这些特征指标计算综合复杂度得分。根据综合复杂度得分自适应设计网络结构，确定网络层数、每层宽度和dropout率等关键参数，并在网络训练过程中通过动态调整参数对高误差区域进行重点优化。通过该方法输出的网络模型实现了高精度逼近金融数据对应的函数，从而精准预测对各类金融曲线。本发明能够在保证逼近精度的同时，提高计算效率，避免了传统方法中依赖人工经验设计网络结构的局限性，以用来在金融数据分析等领域使用。