基于CBAMs-BiLSTM模型的中國(guó)股市預(yù)測(cè)（英文）
中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)
頁(yè)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(cè)準(zhǔn)確性從而在各種預(yù)測(cè)問(wèn)題中顯示了其優(yōu)越性。然而，CBAM在股指預(yù)測(cè)問(wèn)題中的有效性研究卻十分有限。為了解決這個(gè)問(wèn)題并提高股指的預(yù)測(cè)精度，本文提出了CBAMs-BiLSTM模型。它將多個(gè)CBAM與雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）相結(jié)合。研究中，標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)評(píng)價(jià)法（SME）和模型置信集檢驗(yàn)（MCS）用于綜合評(píng)價(jià)模型的優(yōu)越性...
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