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申请/专利权人：华侨大学
摘要：本发明提供基于非稳态Transformer模型的股票价格预测方法，属于股票价格预测领域，包括：步骤S1、对交易数据进行滚动窗口划分，滚动一次得到一个输入样本，以得到样本集；步骤S2、对每一个输入样本进行时间维度的规范化，使各输入样本均服从相同的均值与方差；步骤S3、构建NS‑Transformers模型，该模型包括依次连接的多层感知机和注意力模块，输入样本、均值与方差输入多层感知机后得到去平稳化因子，注意力模块利用输入样本以及去平稳化因子得到预测输出；步骤S4、对步骤S3的预测输出进行反规范化，以恢复规范化时丢失的分布信息，进而得到最终的预测结果。本发明既能够提高股价序列的可预测性，又能够提高股价序列的预测精度。
主权项：1.基于非稳态Transformer模型的股票价格预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、对交易数据进行滚动窗口划分，滚动一次得到一个输入样本，以得到样本集，其中各输入样本均包含多个指标；步骤S2、对每一个输入样本进行时间维度的规范化，使各输入样本均服从相同的均值与方差；步骤S3、构建NS-Transformers模型，该模型包括依次连接的多层感知机和改进注意力模块，输入样本、均值与方差输入多层感知机后得到去平稳化因子，改进注意力模块利用输入样本以及去平稳化因子得到预测输出；步骤S4、对步骤S3的预测输出进行反规范化，以恢复规范化时丢失的分布信息，进而得到最终的预测结果，其中，反规范化过程中的参数与规范化过程中的参数相同。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华侨大学 基于非稳态Transformer模型的股票价格预测方法
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