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基于注意力机制及CNN-LSTM模型的沪铜期货高频价格预测_景楠1

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简介：
本文探讨了结合注意力机制与CNN-LSTM架构对沪铜期货高频市场价格进行预测的方法，作者旨在提升金融时间序列分析的准确性。 针对铜期货价格序列的复杂性和长期依赖性，提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）的方法。

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  • 基于注意力机制及CNN-LSTM模型的沪铜期货高频价格预测_景楠1
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    本文探讨了结合注意力机制与CNN-LSTM架构对沪铜期货高频市场价格进行预测的方法，作者旨在提升金融时间序列分析的准确性。 针对铜期货价格序列的复杂性和长期依赖性，提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）的方法。
     
  • 基于相关性分析的CNN-注意力-LSTM期货价格预测模型
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    本研究提出了一种结合CNN、注意力机制和LSTM的新型深度学习框架，用于期货市场的价格预测。通过挖掘历史数据的相关特征，该模型旨在提高预测准确性和时效性。 基于相关性分析的CNN_Attention_LSTM期货价格预测模型 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 该项目介绍了一种利用相关性分析建立的CNN_Attention_LSTM模型，用于预测期货价格。
     
  • 基于相关性分析的CNN-Attention-LSTM期货价格预测模型（含Python源码、数据集及详尽注释）.zip
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    本资源提供了一种结合CNN-Attention-LSTM架构的先进期货价格预测模型，特别注重特征的相关性分析。附带Python代码、数据集和详细文档，适合深入研究与实践应用。 基于相关性分析的CNN_Attention_LSTM期货价格预测模型提供完整的Python源码、数据集、训练好的模型以及详细的代码注释。此资源确保可以顺利下载并运行。
     
  • 基于CNN-LSTM与注意力机制的分类方法(CNN-LSTM-Attention)
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）及注意力机制的创新分类方法，旨在提升复杂数据模式识别的精度和效率。 CNN-LSTM-Attention分类方法结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及注意力机制的深度学习技术，主要用于处理时间序列数据或具有空间特征的数据，并实现高效提取与分类预测。 卷积神经网络擅长于图像等网格拓扑结构数据的处理，其参数共享、局部连接和下采样等特点有助于有效提取空间特征。长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖信息，在时间序列分析及自然语言处理等领域具有重要作用。注意力机制则允许模型在处理数据时动态聚焦于重要部分，提升表达能力。 CNN-LSTM-Attention结合了CNN的空间特征提取能力和LSTM的时间序列分析优势，并通过注意力机制增强关键信息捕捉能力，使该模型在复杂数据上更加精准。实现此模型需使用MATLAB 2020版本以上以利用其对深度学习算法的完善支持及丰富的工具箱。 这种分类方法适用于多特征输入单输出的二分类或多分类问题，能够处理具有时空特性数据。用户只需替换数据集即可应用该预测系统，并且可以获取包括迭代优化图和混淆矩阵在内的可视化结果以评估模型性能并进行调试。 文档详细介绍了深度学习在分类技术中的背景、理论基础及实际应用。它不仅为科研人员提供了深度学习领域中分类预测的技术探讨，还对多特征输入二分类或多分类模型进行了深入解析，并描述了其在科研中的价值和应用场景。 文件列表涵盖多个方面内容如背景介绍、技术探索与实战引言、模型介绍以及应用说明等。这使得即使是科研新手也能通过清晰的中文注释快速理解和使用该模型。CNN-LSTM-Attention分类方法是深度学习领域的重要进展，为处理复杂数据特征提供了强大工具，特别适用于时间序列或空间特征数据的分类预测任务。相关文档则向研究者们全面介绍了这项技术的应用背景、理论探讨及实践应用情况，使其能够更好地服务于科研工作。
     
  • 基于CEEMDAN-PSO-ELM的原油期货价格预测模型
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    本研究提出了一种结合CEEMDAN、PSO和ELM算法的新型原油期货价格预测模型。通过CEEMDAN分解数据，优化ELM参数，并利用PSO改进预测精度，以实现更准确的价格走势分析。 为了提高原油期货价格预测的准确性，本段落采用CEEMDAN分解算法与ELM极限学习机模型，并利用PSO粒子群优化算法对机器学习模型进行参数寻优，构建了CEEMDAN-PSO-ELM模型用于原油期货价格预测。首先，通过CEEMDAN算法将原始价格序列分解，然后使用Lempel-Ziv复杂度指数对分量进行重构以获得高频、中频和低频的重构分量，并应用PSO-ELM模型分别对其进行预测。在选取模型输入变量时采用PACF系数，最后汇总各分量预测结果形成最终预测值。实证研究结果显示，CEEMDAN-PSO-ELM模型相较于其他15种基准模型具有最佳的预测性能，并且通过MCS检验和DM检验进一步验证了该模型的稳健性。
     
  • 关于基于注意力机制的CNN-LSTM模型的研究与应用论文.pdf
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    本文探讨了结合注意力机制的CNN-LSTM模型在深度学习领域的研究进展及实际应用情况，旨在提升复杂数据序列分析能力。 针对时序数据的特点——存在时间序列性和短序列特征的重要性差异性，本段落提出了一种结合注意力机制的卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的新预测模型。该模型旨在通过融合粗细粒度特征来实现更准确的时间序列预测。 具体而言，这个新模型由两个主要部分构成：首先是一个基于注意力机制的CNN结构，在标准CNN的基础上增加了注意力分支以提取重要的细粒度特征；其次是后端使用的LSTM网络，它利用前面抽取到的细粒度特征进一步挖掘潜在的时序规律，并生成粗粒度特征。 实验结果表明，在真实世界中的热电联产供热数据集上应用该模型，其预测性能优于差分整合移动平均自回归（ARIMA）、支持向量回归、纯CNN和LSTM等传统方法。与企业常用的预定量作为预测值的方法相比，新模型在预测缩放误差平均值（MASE）和均方根误差（RMSE）两个关键指标上分别提升了89.64% 和 61.73%，显示出显著的优势。
     
  • 基于TPA注意力机制的LSTM时间序列预测（MATLAB）
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    本研究采用MATLAB实现，结合TPA注意力机制优化LSTM模型，显著提升时间序列预测精度与效率。 使用Matlab绘制图形并提供运行保障的代码，适用于初学者，并包含详细的说明。
     
  • 基于LSTM-注意力机制的光伏电站发电量预测
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    本研究提出了一种结合LSTM与注意力机制的方法来提高光伏电站发电量预测精度，有效捕捉时间序列特征并增强对未来数据点的关键信息识别。 光伏发电预测的准确性与数据处理是当前面临的主要挑战。一方面，由于太阳能的影响，光伏发电具有波动性、间歇性和较强的随机性，现有的学习模型难以从历史数据中准确捕捉到发电量与气象条件之间的关系；另一方面，多数功率预测技术主要依赖于气象信息和历史记录进行建模，但这些数据往往不完整且存在时间滞后问题，导致预测结果出现误差。此外，在数据处理方面也面临诸多难题：如何确保输入的数据有效可信、筛选出关键特征以及量化分析各因素对预测结果的影响等问题都需要仔细解决。此次使用的数据集分为训练和测试两部分，鉴于测试集中缺乏发电量信息，本次仅使用包含9000条样本的训练数据进行处理。这些数据包括21个变量参数，涵盖了光伏板运行状态及气象条件等信息。
     
  • 基于LSTM-注意力机制的光伏电站发电量预测
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    本研究提出了一种结合长短期记忆网络与注意力机制的方法，专门用于提高光伏电站发电量预测的准确性。通过优化模型对历史数据的学习能力，有效捕捉时间序列中的长期依赖关系，并赋予重要特征更大的权重，以期实现更为精准的未来发电量预估，从而助力光伏电站运营效率的提升和成本控制。 预测精度与数据处理是当前光伏发电预估面临的难点。一方面，由于光伏发电受太阳能影响而具有波动性、间歇性和较强的随机特性，现有的学习模型难以从历史数据中准确地捕捉到发电量和气象条件之间的关系；另一方面，许多光伏功率预测技术依赖于气象信息和历史记录进行建模，但这些数据往往存在不完整性及时间滞后的问题，导致预测结果可能存在误差。此外，在数据处理方面也面临诸多挑战：如何确保输入数据的有效性和可信度、筛选出关键特征指标以及量化分析各种主要因素对预测结果的影响等步骤都至关重要。 本次研究使用的数据集被分为训练集和测试集两部分，由于测试集中缺乏发电量信息，因此本项目仅使用了训练数据。该训练集合共包含9000条样本的光伏发电设备采集记录，每一条记录包括21个变量的信息，涵盖了光伏板运行状态参数与气象参数等关键指标。
     
  • 基于Matlab2020b的TPA-LSTM注意力机制LSTM多变量回归预测实现
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    本研究利用Matlab 2020b开发了一种结合TPA和LSTM注意力机制的多变量回归预测模型，有效提升了预测精度。 1. 使用Matlab实现了TPA-LSTM/Attention-LSTM多变量回归预测的算法。 2. 该代码在Matlab2020b环境下运行。 3. 程序包含了训练集数据（Train）、测试集数据（Test）以及一个主程序（TPAMain.m），只需运行主程序即可。其他的m文件是子函数，无需单独运行，建议将所有文件放在同一个文件夹中。 4. 运行该程序需要GPU支持进行计算。 TPA-LSTM/Attention-LSTM是一种多变量回归预测的算法。其中，TPA-LSTM（Temporal Pattern Attention-LSTM）和Attention-LSTM都是基于LSTM（长短期记忆）模型的改进版本，用于处理时间序列数据并关注序列中的重要模式和特征。