【摘 要】
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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CNN-BiLSTM和注意力机制的股价预测模型.首先,利用卷积神经网络(CNN)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(BiLSTM)模型对CNN传来的信息进行上下文学习,最后加入注意力机制,对不同信息分配权重使之更好地聚焦目标.实证分析中,对比了所建立模型与CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM、CNN-BiLSTM的预测效果.结果表明,该文模型预测多特征、时序长的股票数据展现了更优越的性能.
【机 构】
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南宁师范大学 数学与统计学院,广西 南宁 530100
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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CNN-BiLSTM和注意力机制的股价预测模型.首先,利用卷积神经网络(CNN)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(BiLSTM)模型对CNN传来的信息进行上下文学习,最后加入注意力机制,对不同信息分配权重使之更好地聚焦目标.实证分析中,对比了所建立模型与CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM、CNN-BiLSTM的预测效果.结果表明,该文模型预测多特征、时序长的股票数据展现了更优越的性能.
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