基于注意力机制的CNN-LSTM模型股价趋势预测 基于注意力机制的CNN-LSTM模型股价趋势预测 近年来，随着人工智能和深度学习的发展，预测股价趋势已成为金融领域的热门研究方向。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）...
我们将CNN提取到的特征图输入LSTM模型,通过多个LSTM单元对数据进行建模,并使用输出层来猜测将来的股价趋势。 (三)注意力机制 注意力机制是一种能够给模型分配不同的权重,以关注输入数据中重要部分的方法。在股价猜测中,某些时间步的数据对于猜测将来的股价趋势更为重要。我们引入注意力机制,让模型能够自动进修到不同...
基于注意力机制的CNN-LSTM模型股价趋势预测 近年来,随着人工智能和深度学习的发展,预测股价趋势已成为金融领域的热门研究方向。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...
CNNLSTM注意力机制为了更准确地预测股价趋势,获取更高的超额收益,该文将注意力机制,卷积神经网络(CNN)与长短期记忆神经网络(LSTM)组合,提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM模型.实验选取沪深300指数成分股5分钟k线数据,采取变分编码器(VAE)进行特征工程,通过对比引入注意力机制前后的CNNLSTM,CNN与LSTM模型构建投资组合...
在机器学习领域,卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)都被广泛应用于预测任务中。CNN主要用于处理图像数据,而LSTM则擅长处理序列数据。然而,对于一些具有时空关系的数据,如时间序列数据,单独使用CNN或LSTM可能会导致信息的丢失或模型的不稳定。 为了解决这个问题,研究人员提出了一种结合注意力机制的方法,将CNN和LSTM...
摘㊀要:该文以浦发银行股票日行情数据为实证分析对象,构建了基于C N NＧB i L S TM和注意力机制的股价预测模型．首先,利用卷积神经网络(C N N)模型进行局部特征信息的提取,减少冗余的信息,再利用双向长短期记忆神经网络(B i L S TM)模型对C N N传来的信息进行上下文学习,最后加入注意力机制,对不同...
本发明提供一种基于3DCNN和哈希注意力机制的LSTM股价预测优化方法,包括如下步骤;针对股票数据高维的特征引入多维卷积神经网络机制加强股票数据中的深度特征提取能力,其中股票数据为基本属性,技术指标和融合市场情感评论文本的多组相关时态数据;根据步骤1中的股票数据维度,确定一维卷积神经网络类型;因步骤1中包含三种股票数据...
因此,本发明提出一种基于3D-CNN和哈希注意力机制的LSTM股价预测优化方法,将注意力机制用于LSTM隐藏层神经元状态权重调整,增加有效特征的对最终输出的影响程度,进一步提高模型的预测准确率。 发明内容 为了解决上述技术问题,本发明提供一种基于3D-CNN和哈希注意力机制的LSTM股价预测优化方法,包括如下步骤; 步骤1、针对股票...