基于SSA-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票價(jià)格預(yù)測(cè)研究

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摘要：利用SSA降噪技術(shù)對(duì)滬深 300 指數(shù)股票價(jià)格進(jìn)行降噪并建立 LSTM 模型，發(fā)現(xiàn)在預(yù)測(cè)性能方面，奇異譜分析能夠進(jìn)一步提高模型預(yù)測(cè)的精度，優(yōu)化算法對(duì)于模型的優(yōu)化或許也能間接提高模型的預(yù)測(cè)性能。通過將原始時(shí)間序列構(gòu)建軌跡矩陣，將軌跡矩陣進(jìn)行奇異值分解、重構(gòu)，由此提取出時(shí)間序列中代表不同成分的信號(hào)，有效、準(zhǔn)確地運(yùn)用數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)股票價(jià)格。（剩余1884字）