【摘 要】
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作为一种有价证券,股票一直是投资者们最为青睐的投资选择之一,股票的价格预测自然也成为了投资者们长期关注的问题[1]。然而,由于数据具有高噪声、动态性、非参数、非线性等特点[2],使得预测股票价格的难度颇高,近几年全球各地不断爆发的疫情与战乱,更加剧了股票市场的不稳定性,也对价格预测提出了更高的要求。随着人工智能技术的发展,机器学习的应用领域越发广泛,各种机器学习模型对于非线性问题的拟合能力也越来越
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作为一种有价证券,股票一直是投资者们最为青睐的投资选择之一,股票的价格预测自然也成为了投资者们长期关注的问题[1]。然而,由于数据具有高噪声、动态性、非参数、非线性等特点[2],使得预测股票价格的难度颇高,近几年全球各地不断爆发的疫情与战乱,更加剧了股票市场的不稳定性,也对价格预测提出了更高的要求。随着人工智能技术的发展,机器学习的应用领域越发广泛,各种机器学习模型对于非线性问题的拟合能力也越来越强,已经被广泛应用于股票价格预测中。本文选用中证500指数数据,首先使用BP神经网络对其进行价格预测,其次使用长短期记忆网络模型对其进行价格预测。随后在LSTM模型的基础上引入传统的粒子群优化算法,优化参数选择的过程,构建基于粒子群优化的用于股票价格预测的长短期记忆网络模型。为了得到更好的预测效果,对于粒子群优化算法中不利于寻优过程的自身原理进行改进,确定粒子群的最佳维度,引入惯性权重与学习因子的非线性变化,应用遗传算法中的自适应变异操作,并提出新的位置更新公式,得到改进的粒子群优化的长短期记忆网络模型。为了说明所提出改进的优越性,又使用了前人提出的DMPSO-LSTM模型对同样的股票数据进行预测。通过对五种模型在三类误差指标和决定系数上的比较,说明本文提出的IPSO-LSTM模型应用于股票价格预测领域时具有显著优势。
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