用于金融数据分析与决策优化的信息论张量回归深度学习模型

用于金融数据分析与决策优化的信息论张量回归深度学习模型，包括：张量分解模块，用于对金融数据进行张量分解，处理多维金融数据；信息熵计算模块，用于对金融数据中的不确定性进行量化，计算每一维度的熵值；互信息分析模块，用于计算金融数据不同维度之间的数据依赖性；多层感知机回归模型，通过深度学习方法拟合金融数据数据的非线性关系，并用于回归金融数据预测任务。该模型创新性地结合了张量分解(CP分解)、信息熵、互信息与多层感知机回归模型。通过对复杂多维金融数据的降维处理，分析变量间的依赖关系，并利用深度学习进行动态优化决策，旨在为金融数据分析、预测及决策优化提供高效解决方案。