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申请/专利权人：重庆理工大学
摘要：本发明涉及金融技术领域，尤其涉及基于CBAM和CNN的股市预测模型构建方法。包括：在CNN网络模型基础上构建基础模型，所述基础模型包括输入层、CNN层、池化层和全连接层；将一维的时间序列转化为高维的图像数据集作为输入层的输入内容，输给CNN层；在CNN层和池化层之间引入BN层，降低过拟合，加速收敛；在BN层后引入CBAM模块，提取重要特征。本发明通过对CNN网络进行有效改进，在卷积层和池化层之间加入BN层，并且在BN层后面加入CBAM模块，卷积层提取输入的不同特征，BN层能提高训练速度且降低过拟合风险，CBAM模块提取重要特征，池化层降低模型参数量可以优化工作量；实验结果证明，本发明构建的模型具有较高的分类预测精度。
主权项：1.基于CBAM和CNN的股市预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：在CNN网络模型基础上构建基础模型，所述基础模型包括输入层、CNN层、池化层和全连接层；将一维的时间序列转化为高维的图像数据集作为输入层的输入内容，输给CNN层；在CNN层和池化层之间引入BN层，降低过拟合，加速收敛；在BN层后引入CBAM模块，提取重要特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 基于CBAM和CNN的股市预测模型构建方法
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