【摘 要】
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为了更准确地预测股价趋势，获取更高的超额收益，该文将注意力机制、卷积神经网络（CNN）与长短期记忆神经网络（LSTM）组合，提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM模型。实验选取沪深300指数成分股5分钟k线数据，采取变分编码器（VAE）进行特征工程，通过对比引入注意力机制前后的CNNLSTM、CNN与LSTM模型构建投资组合的超额收益等指标，说明该文所提出模型的有效性。结果显示，基于注意力机制
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为了更准确地预测股价趋势，获取更高的超额收益，该文将注意力机制、卷积神经网络（CNN）与长短期记忆神经网络（LSTM）组合，提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM模型。实验选取沪深300指数成分股5分钟k线数据，采取变分编码器（VAE）进行特征工程，通过对比引入注意力机制前后的CNNLSTM、CNN与LSTM模型构建投资组合的超额收益等指标，说明该文所提出模型的有效性。结果显示，基于注意力机制的CNN-LSTM模型预测性能较优。
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在新型电力系统和“双碳”战略目标的大背景下,节约储能资源、降低储能成本显得尤为重要。虚拟电厂运营商能够利用虚拟电厂的“聚合”优势充分调动需求侧资源,成为需求响应实施的重要载体,也能够利用虚拟电厂的“通信”优势建设云储能,作为云储能提供商对云储能进行优化配置。同时,随着多种能源耦合更加紧密,储能的形式也越来越多样。基于此,本文围绕虚拟电厂模式下考虑需求响应的电-热云储能综合优化配置展开研究,主要工作