典型文献
基于Attention机制的LSTM期货预测模型
文献摘要：
金属期货作为交易市场中一个投资品种,准确预测期货价格具有重要现实意义.由于采用1995年-2022年期间的期货数据,时间跨度很大,波动范围较广,使用传统时间序列模型很难精准对其进行预测.针对上述问题,提出了基于Attention机制的LSTM期货预测模型,使模型聚焦于重要的期货特征信息来预测期货第二日的开盘价.通过与普通LSTM预测模型进行对比,最终得出基于Attention机制的LSTM期货预测模型具有较好的预测能力.
文献关键词：
LSTM神经网络;期货价格预测;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
刘炫宏
作者机构：
东北大学,沈阳110000
文献出处：
引用格式：
[1]刘炫宏-.基于Attention机制的LSTM期货预测模型)[J].电脑编程技巧与维护,2022(09):37-39
A类：
B类：
Attention,交易市场,投资品,准确预测,时间跨度,波动范围,传统时间,时间序列模型,特征信息,第二日,开盘价,预测能力,期货价格预测,注意力机制
AB值：
0.301196
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