算法项目(1)—— LSTM+CNN+四种注意力对比的股票预测
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:

几种
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