基于CBAMs-BiLSTM模型的中國股市預(yù)測（英文）
中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報
頁數(shù)： 15 2024-02-15
摘要： 卷積塊注意力模塊（CBAM）因其可以有效地提高深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)測準(zhǔn)確性從而在各種預(yù)測問題中顯示了其優(yōu)越性。然而，CBAM在股指預(yù)測問題中的有效性研究卻十分有限。為了解決這個問題并提高股指的預(yù)測精度，本文提出了CBAMs-BiLSTM模型。它將多個CBAM與雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）相結(jié)合。研究中，標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)評價法（SME）和模型置信集檢驗(yàn)（MCS）用于綜合評價模型的優(yōu)越性... （共15頁）
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