基于CNN和GRU的金融市场情绪整合分析用于风险预测和预警系统

本研究解决了金融市场情绪分析中的时间序列数据的顺序依赖和长期依赖问题。通过结合卷积神经网络和门控循环单元，进行情绪状态的特征提取和时间序列分析，从而实现准确的风险预警。研究表明，该方法能够有效识别市场情绪变化，提高风险预测的精准性。