基于LSTM-Transformer模型的豆油期货价格预测分析
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摘要
本文提出并构建了融合LSTM与Transformer的混合深度学习模型，对2006年至2024年间的豆油期货价格进行预测。模型结合LSTM的长期依赖捕捉能力与Transformer的多头注意力机制，在测试集上实现了MAPE仅1.9%的较优表现，显著优于单独的LSTM和Transformer模型。实验结果显示，该混合模型在拟合价格走势和波动方面表现出优秀的泛化能力和预测精度，展现出实际应用潜力。[pidx::0][pidx::1][pidx::5][pidx::6][pidx::7]
