基于改進LSTM的風險預測模型構(gòu)建及應用比較

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摘 要：為進一步提高LSTM網(wǎng)絡預測的精度，提出一種基于ResNet和Attention改進LSTM的風險預測模型。其中，利用ResNet10網(wǎng)絡對樣本數(shù)據(jù)進行特征提取，然后引入Attention賦予不同特征權(quán)重，進而提高重要特征的權(quán)重，最后運用LSTM對樣本數(shù)據(jù)進行預測。結(jié)果表明，本研究的方案得到的風險預測準確率、準確率等指標明顯高于其他風險預測模型，由此得出本方改進方案可行。（剩余5039字）