【摘 要】
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金融时间序列预测是经济领域中一个非常重要的实际问题，然而，由于金融市场的噪声和波动性，当前存在方法的预测精度尚不能令人满意。为了提高金融时间序列的预测精度，本文提出了一种融合扩张卷积神经网络（Dilated Convolutional Neural Network， DCNN）、长短时记忆神经网络（Long Short Term Memory， LSTM）和注意力机制（ATtention mech
【机 构】
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中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（62076251）；
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金融时间序列预测是经济领域中一个非常重要的实际问题，然而，由于金融市场的噪声和波动性，当前存在方法的预测精度尚不能令人满意。为了提高金融时间序列的预测精度，本文提出了一种融合扩张卷积神经网络（Dilated Convolutional Neural Network， DCNN）、长短时记忆神经网络（Long Short Term Memory， LSTM）和注意力机制（ATtention mechanism， AT）的混合预测模型DCNN＿LSTM＿AT。该模型由两个部分组成，第一部分包含扩张卷积神经网络和基于LSTM的编码器，其功能在于提取原始序列数据中不同时间尺度的有效信息；第二部分由带注意力机制的LSTM解码器构成，其功能在于对第一部分提取的信息进行过滤并利用过滤后的信息进行预测。最后将所提模型在3支股指数据集和3支个股数据集上进行实验，并与其他常见的基准模型进行了对比实验，实验结果表明该模型相比于其他模型具有更好的预测精度和稳定性。
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