本研究针对金融波动率预测中存在的非线性、异方差性和长程依赖等挑战，创新性地提出了集成深度随机化Hopfield网络（edRHN）模型。该模型通过结合Hopfield池化层的联想记忆机制和随机化学习框架，实现了对复杂时间序列模式的高效捕获。研究采用贝叶斯优化 ...