基于CNN-LSTM和情感分析的股价预观模型及应用研究.pdf

基于LSTM混合模型的股价预测研究.docx 基于LSTM混合模型的股价预测研究一、引言股价预测作为金融市场分析和投资决策的重要手段，一直受到广泛关注。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，尤其是长短时记忆网络（LSTM）模型在处理序列数据方面的出色表现，使其成为股价预测领域的研究热点。本文将重点研究基于LSTM混合模型的股价预测方法，探讨其模型的构建、应用及优势。二、LSTM模型及其在股价预测中的应用 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），具有捕捉序列数据中长距离依赖关系的能力。在股价预测中，LSTM可以有效地处理股票价格的历史数据，从中提取出有价值的特征信息，进而对未来股价进行预测。 2.1LSTM模型的基本原理 LSTM通

2025-05-29 约4.29千字 9页立即下载

基于声发射与CNN-LSTM模型松散体剪切破坏阶段研究.docx 基于声发射与CNN-LSTM模型松散体剪切破坏阶段研究基于声发射与CNN-LSTM模型在松散体剪切破坏阶段的研究 一、引言松散体剪切破坏是地质工程和岩土力学领域中重要的研究课题。为了更准确地预测和防范这类破坏事件，科学家们不断探索各种技术手段，其中声发射技术和深度学习模型是近年来的研究热点。本文将重点介绍基于声发射与CNN-LSTM模型在松散体剪切破坏阶段的研究，通过这种研究方法，期望为相关领域提供更准确、更及时的预警和预测机制。二、声发射技术及其在松散体剪切破坏中的应用 声发射技术是一种用于监测材料内部裂纹扩展和损伤的先进技术。在松散体剪切破坏过程中，声发射技术能够捕捉到材料内部微裂纹

2025-03-04 约4.05千字 8页立即下载

基于WT-CNN-LSTM-HHO的水质预测模型研究.pdf 摘要准确的水质预测有助于掌握水质变化规律，对水资源保护具有重要意义。如何建立预测精度更高、泛化能力更强的水质预测模型，是当下研究的重要课题。河流水质数据是随时间呈现非线性变化的时序数据，现有研究大多忽视了水质数据的复杂性，仅采用单一模型预测水质，所构建的模型预测精度较低。本文提出 WT-CNN-LSTM组合模型，考虑水质监测点空间关系，并用哈里斯鹰优化算法进行参数优化，主要工作内容如下：（1）利用小波变换对数据进行降噪处理。分别利用不同的小波基函数对数据进行分解与重构，

2024-09-18 约6.39万字 58页立即下载

基于CNN-LSTM模型的脑电情绪识别研究.docx 基于CNN-LSTM模型的脑电情绪识别研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，情绪识别作为人机交互的重要环节，受到了越来越多的关注。脑电信号作为情绪表达的重要生理指标，其情绪识别研究具有重要的应用价值。本文提出一种基于CNN-LSTM模型的脑电情绪识别方法，旨在提高情绪识别的准确性和稳定性。二、相关工作在脑电情绪识别领域，传统的特征提取方法主要依赖于人工设计，如时频分析、功率谱密度等。然而，这些方法往往忽略了脑电信号的时序特性和空间关联性。近年来，深度学习技术在脑电信号处理方面取得了显著的成果，其中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）在情绪识别领域得到了广泛的应用。 C

2025-04-18 约4.64千字 9页立即下载

基于LSTM模型及多源数据融合的股价精准预测研究.docx 基于LSTM模型及多源数据融合的股价精准预测研究一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1研究背景在金融市场中，股价预测一直是投资者、金融机构和学术界高度关注的核心问题。股票市场作为经济的晴雨表，不仅反映了宏观经济的运行态势，还对企业的融资、投资决策以及投资者的财富积累产生着深远影响。股价的波动具有高度的复杂性和不确定性，其背后涉及众多因素，包括宏观经济指标的变化，如GDP增长率、通货膨胀率、利率水平等；微观层面的公司财务状况，如营收、利润、资产负债结构；以及市场参与者的行为和情绪，如投资者的买卖决策、市场的整体情绪氛围，甚至包括政策法规的调整、行业竞争格局的变化等，这些因素相互交

2025-03-26 约4.7万字 38页立即下载

基于财经评论和函数型数据的LSTM股价预测模型研究.docx 基于财经评论和函数型数据的LSTM股价预测模型研究 一、引言在金融市场领域，股价预测是众多投资策略中最为核心的部分。尽管传统技术分析和基本面分析能够为投资者提供有用的线索，然而这些方法往往无法全面捕捉市场的动态变化和复杂关系。近年来，随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，基于数据驱动的股价预测模型逐渐成为研究的热点。本文旨在研究基于财经评论和函数型数据的LSTM（长短期记忆）股价预测模型，以实现对股票价格走势的准确预测。二、相关文献综述在过去的研究中，众多学者对股票价格预测进行了大量研究。其中，基于神经网络的股价预测模型备受关注。例如，循环神经网络（RNN）及其变体如长短时记忆网络（LS

2025-01-25 约4.3千字 9页立即下载

LSTM与Transformer模型在股价预测中的应用与比较研究.docx LSTM与Transformer模型在股价预测中的应用与比较研究一、引言 1.1研究背景与意义股票市场作为金融市场的重要组成部分，对全球经济发展起着举足轻重的作用。股票价格的波动不仅反映了上市公司的经营状况和市场预期，还与宏观经济环境、政策法规、投资者情绪等多种因素密切相关。准确预测股票价格走势，对于投资者制定合理的投资策略、降低投资风险、提高投资收益具有重要意义。同时，股票市场预测也有助于金融机构进行风险管理、资产定价和产品创新，对维护金融市场的稳定和健康发展具有积极影响。长期以来，股票价格预测一直是金融领域的研究热点和难点问题。传统的股票价格预测方法主要包括基本面分析、技术分析和统

2025-04-28 约3.35万字 26页立即下载

基于CNN-LSTM模型对武汉市空气质量的预测研究_.pdf 摘要本文基于武汉市自2014年1月至2023年9月空气质量指数（AirQualityIndex， AQI）、空气污染物浓度及气象因子的历史数据，对武汉市空气质量水平及空气污染物的发展规律和季节性变化进行研究。同时针对2024年武汉市AQI进行预测。本文首先基于武汉市每个月空气质量数据进行了研究，得到武汉市空气质量在冬季最差，在夏季和秋季最好。同时对六种空气污染物浓度的历史数据进行分析，得到除O3外其余五种污染物在近十年内始终保持冬季浓度高，夏季浓度低的状态。其次对空气质量的影响因素进行了研究，分别从六种空气污染物、五种气象因素、社会经济因素三个方面展开。分别利用灰色关联分析和相关

2025-04-04 约6.74万字 54页立即下载

基于CNN-LSTM组合模型的江西省人口出生率预测研究.pdf 基于CNN-LSTM组合模型的江西省人口出生率预测研究摘要人口问题事关人民的福祉和国家的命运与未来。然而，近年来我国的人口形势已经发生了巨大变化。我国人口出生率显著下滑，国家统计局公布的数据显示2023年我国人口出生率已降至6.39‰，人口自然增长率更是出现负值，为-1.48‰，凸显出我国人口形势严峻。江西省作为我国东南部地区的人口大省，其经济发展亦受到人口趋势的深刻影响。在老龄化加速、“未富先老”现象日益凸显的背景下，对江西省未来人口出生率的

2024-12-08 约10.05万字 71页立即下载

基于CNN-LSTM模型的纯电动汽车电池故障诊断与预测研究.docx 基于CNN-LSTM模型的纯电动汽车电池故障诊断与预测研究一、引言随着电动汽车的日益普及，电池管理系统(BMS)的性能对于纯电动汽车的运行效率和安全性起着至关重要的作用。其中，电池故障的诊断与预测成为了电动汽车研发的关键技术之一。传统的方法在处理复杂的电池故障数据时往往面临效率低下和准确性不足的问题。因此，本文提出了一种基于CNN-LSTM模型的纯电动汽车电池故障诊断与预测研究方法，以提升诊断与预测的效率和准确性。二、相关工作在过去的研究中，众多学者针对电动汽车电池的故障诊断与预测提出了多种方法。这些方法大多采用基于阈值判断、专家系统、时间序列分析等方法，但在面对大规模的电池故障数据时

2025-05-22 约4.28千字 9页立即下载

基于组合矩与CNN-SE-LSTM模型的转子故障诊断方法研究.docx 基于组合矩与CNN-SE-LSTM模型的转子故障诊断方法研究一、引言随着工业的快速发展，旋转机械如电机、泵、压缩机等设备在生产线上扮演着重要角色。然而，转子故障往往会导致设备性能下降，甚至造成严重的生产事故。因此，转子故障的诊断与预警成为保障工业生产安全与效率的关键。传统的转子故障诊断方法多依赖于专业人员的经验与技能，难以实现快速、准确的诊断。近年来，随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习在故障诊断领域的应用，为转子故障诊断提供了新的思路。本文提出了一种基于组合矩与CNN-SE-LSTM模型的转子故障诊断方法，旨在提高诊断的准确性与效率。二、组合矩特征提取在转子故障诊断中，特征提取是关

2025-05-25 约4.83千字 10页立即下载

基于CEEMDAN和CNN-LSTM的人民币汇率精准预测模型构建与实证研究.docx 基于CEEMDAN和CNN-LSTM的人民币汇率精准预测模型构建与实证研究一、引言 1.1研究背景与意义在全球经济一体化的大背景下，汇率作为一个国家经济的重要指标，其波动对国内外经济都有着深远影响。人民币汇率作为人民币与其他货币之间的兑换比率，在国际经济舞台上扮演着举足轻重的角色。近年来，人民币汇率的波动愈发频繁且复杂。这种波动源于多方面因素的交织影响，如国际收支状况、通货膨胀率差异、利率水平变动、宏观经济政策调整以及国际经济政治形势的变化等。国际收支顺差或逆差的变化会直接影响外汇市场上人民币的供求关系，进而推动汇率波动；通货膨胀率的相对高低会改变国内外商品的相对价格，影响进出口贸易，

2025-05-25 约3.11万字 24页立即下载

基于倒立摆模型的仿人机器人预观控制研究.pptx 汇报人：2024-01-09基于倒立摆模型的仿人机器人预观控制研究目录引言倒立摆模型与仿人机器人概述预观控制理论与方法基于倒立摆模型的仿人机器人预观控制器设计仿真实验与结果分析结论与展望 01引言Part 仿人机器人研究的重要性仿人机器人作为机器人领域的一个重要分支，其研究对于推动机器人技术的发展、拓展机器人的应用领域以及探索人类智能的本质都具有重要意义。倒立摆模型的代表性倒立摆模型是控制理论中的经典模型之一，具有非线性、不稳定性和多变量耦合等特点，对于研究仿人机器人的动态平衡和稳定控制具有重要的参考价值。预观控制的优势预观控制作为一种先进的控制方法，具有预见未来信息、优化控制性能和增强系统

2024-07-08 约3.4千字 26页立即下载

基于CNN-LSTM-Attention模型对斜程能见度的评估.docx 基于CNN-LSTM-Attention模型对斜程能见度的评估 基于CNN-LSTM-Attention模型对斜程能见度评估的高质量范文一、引言随着科技的不断进步，气象观测技术也在不断更新与完善。斜程能见度作为气象观测的重要参数之一，对于交通安全、环境监测以及农业等领域具有重要意义。然而，传统的斜程能见度评估方法主要依赖于人工观测和统计分析，存在着效率低下、准确性不足等问题。因此，研究一种基于深度学习模型的斜程能见度评估方法显得尤为重要。本文提出了一种基于CNN-LSTM-Attention模型对斜程能见度进行评估的方法，旨在提高评估的准确性和效率。二、相关技术 1.CNN（卷积神经网络

2025-05-05 约4.55千字 9页立即下载

基于CNN-LSTM的国债收益率预测研究及策略应用实例.pdf 摘要利率债品种之一的国债，其到期收益率在经济金融系统中具有重要的参考价值。目前，不论从宏观经济走势研判、还是微观利率债交易的角度，市场对于国债收益率的预测效果都有了更高的要求。但宏观经济的分析指标冗杂、指标之间领先滞后的关系时常变化，这导致定性分析和传统的定量分析的预测精确度、准确性都有所不足。基于此，本文综合了国债收益率预测特点及机器学习时序预测技术的研究成果，提出采用时序预测能力优越的集成CNN-LSTM模型对长端国债收益率进行预测，经研究发现该方法相比传统ARIMA方法和基础LSTM模型得到了更好的预测效果。本文首先基于文献综述和行业实践中的机构研究成果构建了输入模型的日

2025-03-25 约11.65万字 91页立即下载