基于图像编码与注意力的农产品期货价格趋势预测方法

本发明公开了一种基于图像编码与注意力的农产品期货价格趋势预测方法，包括：采用格拉姆角场或改进的递归图方法，将农产品期货价格的一维时间序列数据转为二维图像数据，将二维图像数据组织成输入输出映射对，后续输入ImgEnc‑AttNet模型进行训练；构建基于图像编码与注意力机制的深度学习混合网络模型ImgEnc‑AttNet，模型包括卷积模块、嵌入层、LSTM模块、全连接层以及输出层；卷积模块中引入通道注意力机制；LSTM模块中引入时间步注意力机制；训练模型，利用训练完成的模型进行农产品期货价格趋势预测。本发明方法融合了图像编码技术与注意力机制，增强特征提取能力，构建了高效处理和预测金融时间序列数据的模型，实现农产品期货价格趋势高精度预测。