卷积神经网络(CNN)注意力机制股价预测为了更好地对股票价格进行预测,进而为股民提供合理化的建议,提出了一种在结合长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的基础上引入注意力机制的股票预测混合模型(LSTM-CNN-CBAM),该模型采用的是端到端的网络结构,使用LSTM来提取数据中的时序特征,利用CNN挖掘数据中的深层特征,...
基于LSTM-CNN-CBAM模型的股票预测研究
院经济与管理学院分类号密级UDC注1学位论文基于CBAM-LSTM-Attention混合模型的股价预测及选股策略研究(题名和副题名)翟俊涛(作者姓名)**教师赵洪江 副教授电子科技大学成 都申请学位级别硕士学科专业金融硕士提交论文日期2023年4月23日论文答辩日期2023年5月26日学位授予单位和日期电子科技大学2023年6月答辩委员会主席...
为了更好地对股票价格进行预测,进而为股民提供合理化的建议,提出了一种在结合长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的基础上引入注意力机制的股票预测混合模型(LSTM-CNN-CBAM),该模型采用的是端到端的网络结构,使用LSTM来提取数据中的时序特征,利用CNN挖掘数据中的深层特征,通过在网络结构中加入注意力机制——Con...
基于CBAM-LSTM-Attention混合模型的股价预测及选股策略研究 股票市场作为金融市场的重要组成部分,为投资者提供了投资渠道.随着股票交易技术的发展,股票交易越来越便捷,参与者越来越多,截至2022年2月25日,中国证券市场投资者数量... 翟俊涛 - 《电子科技大学》 被引量: 0发表: 2023年 基于Attention机制的CNN-LSTM概率...