cnn_lstm_kan模型创新实现股票预测

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1. 项目简介

A002-cnn_lstm_kan模型创新实现股票预测项目旨在通过结合卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及知识注意网络（KAN）实现更加精准的股票价格预测。该项目背景是由于金融市场中股票价格受多种因素影响，传统的预测方法往往难以捕捉这些复杂的时空依赖关系。为了应对这一挑战，本项目采用CNN从历史数据中提取局部特征，结合LSTM对时间序列的长短期依赖进行建模，最后通过KAN引入领域知识进行辅助，以提高模型的整体预测能力。通过这种多模态融合的方法，模型可以更好地捕捉股票价格变化中的潜在规律和趋势，从而提高预测的准确性和稳定性。模型的应用场景包括股票交易、投资组合管理以及金融风险分析等多个方面，帮助金融从业者和投资者作出更为精准的决策。这一项目的创新之处在于有效结合