在股票市场预测中，如何综合应用LSTM和CNN来提高时间序列分析的准确性？请提供一个具体的模型构建案例。

针对股票市场预测中提高时间序列分析准确性的需求，LSTM和CNN的结合使用为解决这一挑战提供了新的思路。在构建这样的混合模型时，首先需要理解每种模型的优势以及它们是如何互补的。LSTM擅长处理长序列数据中的时间依赖性，而CNN则在捕捉局部特征和空间相关性方面表现优秀。结合两者，可以同时考虑到时间序列的时序特性以及局部趋势的变化。

参考资源链接：[股票预测技术：深度学习与混合模型在机器学习中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/5ypvechkfg?spm=1055.2569.3001.10343)

具体操作中，可以按照以下步骤构建模型：
1. 数据预处理：对股票数据进行归一化处理，将时间序列数据转化为适合模型输入的格式。例如，使用滑动窗口技术将时间序列转化为监督学习问题中的特征集和标签对。

2. 构建基础模型：首先建立LSTM模型，使用多层堆叠的LSTM网络来提取时间序列中的长期依赖关系。在LSTM层之后，可以添加一个全连接层来整合从序列中学习到的特征。

3. 添加CNN结构：在LSTM基础上加入CNN层，以提高模型对局部特征的捕捉能力。CNN层通常用于图像处理，但在这里可以将其视为一种特征提取器，以识别时间序列中的局部模式。

4. 结合模型输出：将CNN层的输出作为特征，输入到全连接层中，与LSTM层的输出共同用于最后的预测。最后的全连接层可以使用如ReLU这样的激活函数，输出层则使用线性激活函数进行回归预测。

5. 模型训练：使用交叉验证的方法，选择适当的损失函数和优化器（如均方误差损失和Adam优化器），并进行模型训练。需要注意的是，为避免过拟合，可以使用正则化技术和提前停止策略。

6. 模型评估：使用测试集对模型性能进行评估，主要评估指标可以是均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。

通过以上的步骤，可以实现一个结合了LSTM和CNN优点的混合模型，该模型能够在股票市场预测中展现出更高的准确性和鲁棒性。为了深入理解和实践这一方法，推荐查阅《股票预测技术：深度学习与混合模型在机器学习中的应用》，该资料详细介绍了这些模型的构建过程及其在股票预测中的应用，对于希望掌握相关技术的读者来说是宝贵的学习资源。

参考资源链接：[股票预测技术：深度学习与混合模型在机器学习中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/5ypvechkfg?spm=1055.2569.3001.10343)