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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明提供了一种基于通道独立性的时空图神经网络股票数据预测方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，采集多个股票的股市数据，并分别构建对应的时序市场行情数据；步骤S2，对各个股票对应的时序市场行情数据分别进行第一数据预处理，得到对应的时序数据；步骤S3，根据所有时序数据构建在各个通道上的超图；步骤S4，对所有时序数据和超图输入预测模型，得到数据预测结果。总之，本方法能够提高对股票数据预测的鲁棒性和预测准确度。
主权项：1.一种基于通道独立性的时空图神经网络股票数据预测方法，用于得到多个股票的数据预测结果，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采集所述多个股票的股市数据，并分别构建对应的时序市场行情数据；步骤S2，对各个所述股票对应的所述时序市场行情数据分别进行第一数据预处理，得到对应的时序数据；步骤S3，根据所有所述时序数据构建在各个通道上的超图；步骤S4，对所有所述时序数据和所述超图输入预测模型，得到所述数据预测结果，其中，所述预测模型包括：预处理模块，用于对所有所述时序数据进行第二数据预处理，得到标准输入特征，所述标准输入特征包括各个所述股票在各个所述通道上对应的个股逐通道特征；时序特征提取模块，用于对各个所述个股逐通道特征进行特征提取，得到对应的时序特征；关系特征提取模块，用于对各个所述个股逐通道特征，根据对应的所述超图和所述时序特征，提取对应的融合特征；预测模块，用于对各个所述股票，根据该股票在所有所述通道上对应的所述融合特征，得到对应的所述数据预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 基于通道独立性的时空图神经网络股票数据预测方法
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