深層学習ではオートエンコーダ(AE)を用いた事前学習を行うことがしばしばある。また、AEの入力にノイズを加えたノイズ除去オートエンコーダ(DAE)が提案されているが、これは主に画像データに使われている。本論文では、時系列の予測に対して、DAEをLSTMと組み合わせた事前学習法を提案する。現実のデータを用いた実験を行い、提案手法をノイズ除去なしの既存手法と比較する。またどのようなノイズが性能向上に貢献しているかも検討する。