【摘 要】
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随着互联网的迅速发展,金融市场每日产生了大量在线金融数据,如每日的交易次数以及交易的总金额等。近年来金融市场数据的动态预测成为了研究热点。金融市场数据量大,输入序
【机 构】
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北京邮电大学计算机学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61902037,61532006,61772083,61802028),广西科技重大专项(桂科AA18118054)
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随着互联网的迅速发展,金融市场每日产生了大量在线金融数据,如每日的交易次数以及交易的总金额等。近年来金融市场数据的动态预测成为了研究热点。金融市场数据量大,输入序列较多,且会随着时间发生变化。针对这些问题,文中提出了基于深度LSTM和注意力机制的金融数据预测模型。首先,该模型能处理复杂的金融市场数据输入,主要是多序列的输入;其次,该模型使用深度LSTM网络对金融数据进行建模,解决了数据间长依赖的问题,并能学习到更加复杂的市场动态特征;最后,该模型引入了注意力机制,使得不同时间的数据对预测的重要程度不同,预
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