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CNN-LSTM用于时间序列预测,发二区5分+没问题!

深度之眼  · 公众号  ·  · 2024-09-12 20:10
    

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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 ………………………………

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