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基于注意力机制和特征融合的股票预测方法
被引量:
1
1
作者
范辉
朱勇丞
李晋江
《山东工商学院学报》
2024年第1期57-68,76,共13页
基于人工智能在金融数据中的应用,提出了一种新的股票预测方法,称为AFG。AFG使用位置编码和时间编码获取股票数据的位置信息和时间信息,然后通过门控循环单元和多头自注意力机制对股票数据分别进行特征提取。在将两类股票特征融合之后,...
基于人工智能在金融数据中的应用,提出了一种新的股票预测方法,称为AFG。AFG使用位置编码和时间编码获取股票数据的位置信息和时间信息,然后通过门控循环单元和多头自注意力机制对股票数据分别进行特征提取。在将两类股票特征融合之后,由全连接层导出最终的股票预测曲线。
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关键词
股票预测
门控循环单元
多头自注意力机制
位置编码
时间编码
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职称材料
题名
基于注意力机制和特征融合的股票预测方法
被引量:
1
1
作者
范辉
朱勇丞
李晋江
机构
山东
工商学院
计算机
学院
山东工商学院山东省未来智能金融工程实验室
出处
《山东工商学院学报》
2024年第1期57-68,76,共13页
基金
山东省自然科学基金项目“基于深度学习的特征融合加权贝叶斯网络构建关键技术研究”(ZR2021MF015)。
文摘
基于人工智能在金融数据中的应用,提出了一种新的股票预测方法,称为AFG。AFG使用位置编码和时间编码获取股票数据的位置信息和时间信息,然后通过门控循环单元和多头自注意力机制对股票数据分别进行特征提取。在将两类股票特征融合之后,由全连接层导出最终的股票预测曲线。
关键词
股票预测
门控循环单元
多头自注意力机制
位置编码
时间编码
Keywords
stock prediction
gate control loop unit
attention mechanism
location coding
time coding
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制和特征融合的股票预测方法
范辉
朱勇丞
李晋江
《山东工商学院学报》
2024
1
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