![](/images/graphics-bg.png)
DLI: A Deep Learning-Based Granger Causality Inference
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-06-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Integrating autoencoder (AE), long short-term memory (LSTM), and convolutional neural network (CNN), we propose an interpretable deep learning architecture for Granger causality inference, named deep learning-based Granger causality inference (DLI).
Two contributions of the proposed DLI are to reveal the Granger causality between the bitcoin price and S&P index and to forecast the bitcoin price and S&P index with a higher accuracy.
Experimental results demonstrate that there is a bidirectional but asymmetric Granger causality between the bitcoin price and S&P index.
And the DLI performs a superior prediction accuracy by integrating variables that have causalities with the target variable into the prediction process.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Peng, Wei. 2020. DLI: A Deep Learning-Based Granger Causality Inference. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142641
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Peng, Wei. DLI: A Deep Learning-Based Granger Causality Inference. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142641
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Peng, Wei. DLI: A Deep Learning-Based Granger Causality Inference. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142641
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142641
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)