TY - Jour Au - Peng，Wei Py - 2020 Da - 2020/06/09 Ti - DLI：深层学习的格兰杰因果关系推理SP - 5960171 VL - 2020 AB - 集成自动码器（AE），短期内存（LSTM）和卷积神经网络（CNN），我们提出了一种可解释的深层学习架构，用于格兰杰因果关系推断，名为基于深度学习的格兰杰因果关系推断（DLI）。拟议的DLI的两项贡献是揭示比特币价格和标准普尔索引之间的格兰杰因果关系，并以更高的准确性预测比特币价格和标准普尔指数。实验结果表明，比特币价格和标准普尔指数之间存在双向但不对称的格兰杰因果关系。并且DLI通过将具有因果区的变量与目标变量集成到预测过程中来执行卓越的预测精度。SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2020/5960171 do - 10.1155 / 2020/5960171 jf - 复杂性pb - hindawikw - er -