贝叶斯结合LSTM用于市场预测，准确性达新高度！
Bayes-CNN与LSTM结合的深度学习架构，正为金融市场预测领域带来颠覆性进展！近期NeurIPS、ICML等顶会发表的研究成果表明，这种融合模型巧妙弥补了传统算法的短板，利用CNN高效提取金融数据（如股价、成交量）中的空间关联特征，依托LSTM精准捕捉市场趋势的时序依赖关系，再通过贝叶斯框架实现超参数的智能优化，不仅解决了传统模型泛化能力差、人工调参效率低的问题，更在实际场景中展现出强劲性能。以沪深300指数短期走势预测为例，该模型准确率较单一LSTM提升15%以上，在极端市场行情下的风险预警响应速度也显著加快，已然成为量化交易、风险管控领域的研究热点。
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Improved Accuracy of Ethereum Exchange Rate Prediction Against USD Using CNN-LSTM Hybrid Model with Bayesian Optimization
文章解析
本文提出基于CNN-LSTM的以太坊汇率预测模型，结合贝叶斯优化优化超参数，使用2017-2023年数据验证，优化后模型在RMSE、MAE等指标上显著提升，验证了混合模型在加密货币预测中的有效性。
创新点
结合CNN提取空间特征与LSTM捕捉时间依赖，提升对以太坊汇率波动的建模能力。
系统优化CNN-LSTM超参数，包括滤波器数量、核大小等，提升模型预测精度。
通过RMSE、MAE、MAPE和R²等指标，全面对比优化前后模型性能，量化超参数优化的实际效益。
研究方法
采用线性插值处理缺失值，Min-Max标准化缩放到[0,1]，按7:3划分训练测试集，30天滑动窗口构建序列。
CNN层166个滤波器、核大小5，LSTM层168单元，全连接层91单元，ReLU激活，Dropout防过拟合。
贝叶斯优化搜索滤波器、LSTM单元等6个参数，高斯过程建模目标函数，期望改进作为采集函数。
使用RMSE、MAE、MAPE和R²评估模型，对比优化前后在训练集和测试集上的表现。
研究结论
优化后训练集MAPE降19.31%，测试集RMSE降1.48%，R²提升至0.9659，模型泛化能力增强
0.44%的MAPE降幅在高频交易中可转化为显著收益，验证了贝叶斯优化在加密货币预测中的实用性。
数据仅覆盖 2017-2023 年，未考虑市场情绪等特征，未来可扩展数据集并引入多目标优化。
Enhancing photovoltaic power prediction using a CNN-LSTM-attention hybrid model with Bayesian hyperparameter optimization
文章解析
针对光伏功率预测中参数调整复杂和精度不足的问题，提出CNN-LSTM-注意力混合模型，结合贝叶斯优化超参数，在DKASC数据集上验证，显著提升预测精度，尤其在数据波动期表现更优。
创新点
融合CNN、LSTM和注意力机制，CNN提取空间特征，LSTM捕捉时序依赖，注意力机制动态聚焦关键信息，提升模型对复杂数据的拟合能力。
引入基于树结构Parzen估计（TPE）的贝叶斯优化算法，自动搜索最优超参数（如滤波器数量、LSTM单元数），减少人工调参成本，优化后模型误差显著降低。
在数据平稳期和波动期均表现优异，优化后模型在波动期MAPE降低53.8%，证明对高变数据的适应性。
研究方法
采用皮尔逊相关系数筛选关键特征（如GHI、电流、辐射强度），通过k近邻填充缺失值、隔离森林去除异常值，并归一化处理提升数据质量。
设计CNN-LSTM-注意力网络，CNN层通过一维卷积提取局部特征，LSTM层建模长期依赖，注意力层计算时间步权重，全连接层输出预测结果。
利用贝叶斯优化算法，以MAE为目标函数，迭代更新超参数组合，平衡探索与利用，提升模型泛化能力。
与LSTM、GRU、CNN-LSTM等模型对比，评估指标包括R²、MAPE、MAE、RMSE及训练时间，验证混合模型的优越性。
研究结论
CNN-LSTM-注意力模型在平稳期和波动期的R²分别达0.99948和0.99425，优于单一模型及其他混合模型，证明时空特征融合的有效性。
贝叶斯优化使模型在波动期MAPE从57.723%降至26.666%，MAE和RMSE也显著降低，验证自动调参对复杂模型的必要性。
模型在合理训练时间内实现高精度预测，为光伏电站实时调度和电网稳定性提供支持，适用于含时空特征的时序预测任务。
