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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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- 原文地址：https://blog.csdn.net/qq_37668436/article/details/136155105