ASDSApplied Statistics and Data Science3066-84333066-8441Art and Design10.61369/ASDS.2025100010Article基于注意力机制的CEEMDAN-CNN-LSTM股指价格预测https://artdesignp.com/journal/ASDS/1/10/10.61369/ASDS.2025100010詹志滨,张振华20251102025-12-20针对股价的高频不确定性、长期记忆性，本研究提出了基于注意力机制特征赋权和自适应分解技术的CEEMDAN-CNN-LSTM神经网络模型。首先，使用自适应分解技术（CEEMDAN）进行模态分解，将原始时间序列分解为高低频段和趋势项。其次，利用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM），独立对高低频信息进行信号提取和特征学习，并通过注意力模块（AM）进行信号特征的权重自拟合分配。最后，集成各频段预测值作为最终结果。本研究选取沪深300和中证500股票指数进行实证分析，结果显示，基于注意力机制的CEEMDAN-CNN-LSTM模型，既能避免突变信号的遗漏，专注于序列依赖关系，同时又能有效提取共性特征，避免过拟合与预测结果偏右等问题。与其他主流预测模型相比，其预测精度更高，预测误差显著降低，泛化能力更强。注意力机制,CEEMDAN,CNN,LSTM,股票指数

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