CNN-LSTM用于时间序列预测，发二区5分+没问题！

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为了进一步提高时序预测的性能，研究者们组合了CNN和LSTM的特点，提出了 CNN-LSTM混合架构 。 这种架构因为独特的结构设计，能同时处理时空数据、提取丰富的特征、并有效解决过拟合问题，实现对时间序列数据的高效、准确预测， 远超传统方法 。 因此，它已经成为我们应对时序预测任务离不开的模型， 有关CNN-LSTM的研究也成了当下热门主题之一，高质量论文频发。 为了方便大家了解CNN-LSTM的最新进展与创新思路，我这边整理了 8篇 今年最新的相关论文 ，希望可以给各位的论文添砖加瓦。 扫码添加小享， 回复“ 混合时序 ” 免费获取 全部高质量论文合集 Harnessing a Hybrid CNN-LSTM Model for Portfolio Performance: A Case Study on Stock Selection and Optimization 方法： 论文提出了一种名为CNN-LSTM+MV的金融投资决策方法。该方法通过将卷积神经网络（CNN）和长短期记忆 ………………………………