一种基于主成分LSTM模型在股票预测中的研究

来源 :重庆理工大学学报:自然科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:thonary09
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在利用技术方法建立LSTM股票预测模型时,传统方法由于所选择的输入数据变量较多、数据信息存在重叠、异常值对训练影响较大等因素,经常导致泛化性差,预测效果欠佳。针对此类问题,提出利用主成分分析法将基础数据降维,再结合股票相关技术指标KDJ,MACD一同作为输入数据,并根据股票特性将模型调整后再进行预测。实验结果表明:PCA-S-LSTM模型在降低预测平均误差的同时,大大减少了运行时间,提高了预测稳定性,较为准确地预测了平安银行的收盘价,具有应用价值。
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