基于注意力机制和特征融合的股票预测方法

摘要：

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

所属期刊栏目：38

分类号：F830.91(金融、银行)

资助基金：山东省自然科学基金ZR2021MF015

在线出版日期：2024-02-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：57-68,76