随着区块链技术和加密货币市场的快速发展，加密货币作为新兴的数字资产类别，其价格波动性显著，给投资者和交易者带来了巨大挑战。传统的预测方法在处理这种高波动性和复杂非线性特征时往往效果有限。为此，结合先进的人工智能技术，尤其是深度学习与软计算方法，成为预测与决策领域的新趋势。本文以加密货币价格波动性预测为核心，实证评估了模糊双向长短期记忆网络（Fuzzy BiLSTM）与软计算结合的决策模型，旨在提升预测准确率和稳定性，为投资决策提供量化依据。 首先，传统计量模型如GARCH和ARIMA虽擅长处理时间序列数据，但在非线性、非平稳、复杂动态变化的加密货币市场表现有限。相比之下，长短期记忆网络（LSTM）尤其是其双向变体（BiLSTM），能从时间序列的过去和未来状态提取深层次信息，有效捕捉时间依赖性和长期记忆。
然而，单纯的LSTM模型对模糊数据和不确定信息的处理能力不足，这在高噪声的加密货币数据环境中尤为重要。 因此，将模糊逻辑引入BiLSTM架构，改善模型在不确定输入处理方面的能力。模糊逻辑通过定义模糊隶属函数，使得数据能够在连续的状态中表示，相较于传统的二元逻辑，能更灵活地反映市场模糊性与不确定性。此外，软计算技术——包括进化算法、粒子群优化以及模糊推理系统——为模型参数调优和决策制定提供了强大支持，确保模型不仅在训练集上表现优异，同时具备较好的泛化能力。 本文的模型设计流程包含三个核心步骤：首先，数据预处理环节对历史加密货币价格及其相关指标进行清洗和归一化处理，同时生成模糊输入以捕捉价格波动的模糊特征；其次，构建模糊BiLSTM网络，利用双向循环结构获得序列双向信息流，增强对短期波动和长期趋势的捕获能力；最后，通过软计算方法对模型的超参数进行优化，确保网络在预测任务中的性能最优。 在实证分析部分，本文选取多个主流加密货币（如比特币、以太坊和瑞波币）的历史数据进行训练与测试。
结果显示，模糊BiLSTM结合软计算优化的模型在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和波动率捕捉准确度等指标上均显著优于传统LSTM及其他基准模型。特别是在市场剧烈波动期，模型依旧保持较高的预测稳定性和鲁棒性，显示出良好的适用性。 此外，本文还探讨了该模型在实际交易策略制定中的应用前景。通过波动率预测辅助的风险管理框架，投资者可以实现更科学的资产配置和仓位控制，降低潜在损失。结合软计算的动态调整能力，模型能实时适应市场环境变化，提升盈利能力和风险控制效果。 总体来看，本文提出的模糊BiLSTM与软计算相结合的决策模型，不仅在理论上丰富了时间序列预测方法，还在实证中展示了强大的应用潜力。
未来研究可进一步引入多源数据融合，如社交媒体情绪分析和宏观经济指标，增强模型的全局视角与适应性。同时，随着计算能力的提升，深度强化学习与模糊逻辑的结合有望成为加密货币智能交易的新方向。 总结而言，在加密货币市场波动性预测这一复杂难题中，模糊双向长短期记忆网络与软计算的融合为研究者和实践者提供了一条新的有效路径，对于提升加密资产管理效率和风险控制水平具有重要意义。随着技术的不断迭代与完善，该模型及其衍生方法有望广泛应用于数字金融领域，助力构建更加稳健的数字经济生态。
