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。
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...
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...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
本文基于注意力机制的CNN-LSTM模型在股价趋势预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,可以更准确地预测股价的走势。未来,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预测的研究 六、实验设...
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...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...