Bi-Level Chaotic Fusion Based Graph Convolutional Network for Stock Market Prediction Interval

En 3 lignesMéthode de prédiction d'intervalles pour les marchés financiers combinant graphes spatio-temporels et fusion chaotique bi-niveaux. Modèle avec mécanisme de gating sensible à la volatilité et objectif LUBE. Tests sur 43 entreprises NSE (2016-2026) : score Winkler 0.0778, couverture 96.6%, améliorations significatives vs LSTM/GRU/GCN (p<0.001).

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain