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然而，它们的整体结构是以固定结构为特征的，当面对数据扰动时，在适应性和灵活性方面构成了挑战，从而限制了整体性能。为了解决这些局限性，本文提出了一个受近期神经科学发现启发的模块化卷积正交复发性神经网络（McOrnnmCD-ANN）。全面的文献综述将与整体架构相关的挑战背景，从而鉴定了神经网络结构，这些挑战可以增强外汇价格波动的预测，例如在最突出的交易货币中，欧元/GBP配对。通过针对最新技术的详细比较分析对提出的McOrnnMCD-ANN进行了详细评估，例如Bicudnnl-STM，CNN – LSTM，LSTM-GRU，LSTM-GRU，CLSTM，以及集合建模和单个单片CNN和RNN模型。结果表明mcornnmcd-
使用新颖的生物预测外汇货币波动...
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