基于门控循环单元-注意力机制模型的股票价格预测

作     者：张庭溢 陈香香 黄礼钦 Zhang Tingyi;Chen Xiangxiang;Huang Liqin

作者机构：福建理工大学管理学院福建福州350118 福建理工大学互联网经贸学院福建福州350118 

出 版 物：《洛阳师范学院学报》 (Journal of Luoyang Normal University)

年 卷 期：2024年第43卷第2期

页      面：10-16,22页

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 020202[经济学-区域经济学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家社会科学规划基金一般项目(22BGL007) 

主　　题：门控循环单元 注意力机制 股票预测 

摘      要：考虑到股票价格具有高噪声和非线性的特点,构建了一个基于门控循环单元-注意力机制(Gated Recurrent Unit-Attention Mechanism,GRU-AM)的股票价格预测模型.首先将经过处理后的股票数据输入到门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)中,使其能够充分地学习数据并挖掘更深层次的数据特征.接着将从GRU中学习到的特征向量传入注意力机制(Attention Mechanism,AM).其次通过这种方式,可以学习到不同时间特征状态的权重,从而更有效地捕捉时间特征的重要性.最后通过与七种基准模型在多个数据集上的对比,验证了模型的有效性.