本文基于这一机制改进 CNN 联合 LSTM 的体系结构,通过注意力机制处理被现有结构忽略的短序列特征的重要度差异,提取显著细粒度特征,同时便于LSTM更有效地捕捉时 间依赖性。 针对CNN 联合 LSTM 时,忽略短期特征重要度而导致的重要特征丢失、长期时序规律挖掘有待优化等问题,本文提出基于注意力机制的 CNN-LSTM 预测模型。
注意力机制卷积神经网络(CNN)长短期记忆网络(LSTM)时间序列负荷预测时序数据存在时序性,并且其短序列的特征存在重要程度差异性.针对时序数据特征,提出一种基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)联合长短期记忆网络(LSTM)的神经网络预测模型,融合粗细粒度特征实现准确的时间序列预测.该模型由两部分构成:基于注意力机制的CNN,...
基于注意力机制的 CNN-LSTM 模型及其应用 李梅 1,2,宁德军 1,郭佳程 1,2 【摘要】时序数据存在时序性,并且其短序列的特征存在重要程度差异性。针 对时序数据特征,提出一种基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)联合长短 期记忆网络(LSTM)的神经网络预测模型,融合粗细粒度特征实现准确的时 间序列预测。该模型由两...
基于注意力机制的CNN-LSTM模型及其应用 李梅 1,2 ,宁德军 1 ,郭佳程 1,2 1.中国科学院上海高等研究院,上海200120 2.中国科学院大学,北京100049 摘要:时序数据存在时序性,并且其短序列的特征存在重要程度差异性。针对时序数据特征,提出一种基于注意
而基于注意力机制的CNN-LSTM模型正是近年来被广泛应用于股价趋势预测领域的一种有效工具。本文将介绍CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)的基本原理,并阐述注意力机制对于股价预测的重要性和应用。随后,本文将说明如何构建基于注意力机制的CNN-LSTM模型,并通过一个实例来展示其在股价趋势预测中的应用效果及优势。
网络首发时间:2019-04-18 09:25:46 网络首发地址:ki net/kcms/detail/11.2127.tp1717.016.html 1 基于注意力机制的CNN-LSTM 模型及其应用 1,2 1 1,2 李梅 ,宁德军 ,郭佳程 1.中国科学院 上海高等研究院,上海 200120 2.中国科学院大学,北京 100049 摘要:时序数据存在时序性,并且其短序列的特征存在重要...
而基于注意力机制的CNN-LSTM模型正是近年来被广泛应用于股价趋势预测领域的一种有效工具。本文将介绍CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)的基本原理,并阐述注意力机制对于股价预测的重要性和应用。随后,本文将说明如何构建基于注意力机制的CNN-LSTM模型,并通过一个实例来展示其在股价趋势预测中的应用效果及优势。
为了提高猜测的准确性,本文将基于注意力机制的CNN-LSTM模型应用于短期股票价格猜测,并对其进行详尽的分析和评估。 一、引言 随着全球金融市场日益复杂化和信息的快速传播,股票价格的波动变得越来越难以准确猜测。传统的时间序列分析方法已经无法满足对复杂市场的需求,因此需要引入深度进修技术来提高猜测的准确性。 二、...
本文基于注意力机制的CNN-LSTM模型在股价趋势猜测中取得了不错的结果。通过将CNN和LSTM相结合,提取时间序列数据的空间特征和时序特征,利用注意力机制增强模型对重要时间步的关注,可以更准确地猜测股价的走势。将来,我们可以进一步优化模型结构,尝试其他注意力机制的应用,并结合更多的数据特征进行股价猜测的探究。 六、试验...
时序数据存在时序性,并且其短序列的特征存在重要程度差异性.针对时序数据特征,提出一种基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)联合长短期记忆网络(LSTM)的神经网络预测模型,融合粗细粒度特征实现准确的时间序列预测.该模型由两部分构成:基于注意力机制的CNN,在标准CNN网络上增加注意力分支,以抽取重要细粒度特征;后端为LSTM,...