الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التفاف سببي موسع

TCN-QV: طريقة تعلم عميقة قائمة على الانتباه لتوقعات سلسلة الزمن الطويلة لأسعار الذهب TCN-QV: an attention-based deep learning method for long sequence time-series forecasting of gold prices

2026 | المؤلف: Zhenyun Du | المجلة: PLoS ONE | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

تقدم ورقة البحث نموذجًا جديدًا، يُطلق عليه TCN-QV، والذي يدمج الشبكات التلافيفية الزمنية (TCN) مع آليات الانتباه للاستعلام والمفاتيح (QK) لتحسين دقة توقعات أسعار الذهب. نظرًا للتحديات الكامنة في توقع أسعار الذهب بسبب تقلباتها العشوائية، وخصائصها غير الخطية، وتقلبها العالي، يستخدم نموذج TCN-QV طبقات تلافيفية سببية متداخلة لاستخراج الميزات الزمنية بفعالية من بيانات السلاسل الزمنية.…