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摘 要：为解决股指时序预测趋势难问题，提出了引入多元宇宙优化算法（Multi-Verse Optimization， MVO）的双向长短期记忆网络（BiLSTM）与卷积神经网络（CNN）相结合的股票预测混合模型（MVO-CNN-BiLSTM）。该模型的意义在于多元宇宙优化算法具有全局搜索能力和收敛速度快的特点，适用于优化问题；卷积神经网络（CNN）能够在前几层有效地提取数据中的特征，而BiLSTM则可以在后续层中建模这些特征之间的时序关系。（剩余11428字）
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基于MVO-CNN-BiLSTM的股票价格时序预测模型
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