[发明专利]一种基于双阶段注意力机制生成对抗网络的金融时间序列预测方法在审
| 申请号： | 202010275757.7 | 申请日： | 2020-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN111475546A | 公开（公告）日： | 2020-07-31 |
| 发明（设计）人： | 曲东东;王静;邹慧敏 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06N3/04;G06Q40/06 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜威威;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双阶段注意力机制生成对抗网络的金融时间序列预测方法，属于金融时间序列预测领域，包括以下步骤：获取原始金融时间序列数据，进行预处理；在生成对抗网络的生成模型中引入输入注意力机制和时间注意力机制，构建双阶段注意力机制生成对抗网络模型；将训练集数据依次输入到双阶段注意力机制生成对抗网络模型中对模型进行训练，获得训练好的双阶段注意力机制生成对抗网络模型；将测试数据依次输入到训练好的双阶段注意力机制生成对抗网络模型，得到金融时间序列的预测结果，该方法在生成模型中引入输入注意力机制对输入特征进行加权，着重考虑对预测结果影响大的时刻，以捕获金融时间序列的长期依赖性，通过在生成模型中引入两种注意力机制，提高模型的预测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 阶段 注意力 机制 生成 对抗 网络 金融 时间 序列 预测 方法 | ||
【主权项】：
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