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算法项目（1）—— LSTM+CNN+四种注意力对比的股票预测

7月前 作者：只会git clone的程序员 分类：Toy博客 阅读(24) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了算法项目（1）—— LSTM+CNN+四种注意力对比的股票预测。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

本文包含什么？

  • 项目运行的方式（包教会）
  • 项目代码（在线运行免环境配置）
  • 不通注意力的模型指标对比
  • 一些效果图
  • 运行有问题? csdn上后台随时售后.

项目说明

本项目实现了基于CNN+LSTM构建模型，然后对比不同的注意力机制预测股票走势的效果。首先看一下模型结果的对比：

模型 MSE
CNN + LSTM 0.00011371035229372369
CNN + LSTM + ECA 0.0001245921911587092
CNN + LSTM + SE 0.00009550479312152179
CNN + LSTM + HW 0.00041322291971565306
CNN + LSTM + CBAM 0.0003162174993617968

这个MSE表示误差，误差越小则越好，所以可以看出CNN + LSTM + SE 的效果是最好的。
本文预测的目标是股票的high，目前的代码逻辑是用前5天的high的值预测第6天high的值，如下图：
算法项目（1）—— LSTM+CNN+四种注意力对比的股票预测,算法项目,算法,lstm,cnn,股票预测
几种文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-834128.html

到了这里，关于算法项目（1）—— LSTM+CNN+四种注意力对比的股票预测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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