Matlab
实现基于
CNN-LSTM-Adaboost
集成学习时间序列预测模型应用于股票价格预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
近年来，随着人工智能技术的不断发展，金融市场的预测问题逐渐成为学术界和业界关注的热点问题。股票市场作为典型的复杂动态系统，其价格波动不仅受到宏观经济因素、市场情绪、政策变化等外部因素的影响，还受到投资者心理和行为的驱动。传统的股票价格预测方法如时间序列分析、ARIMA模型、回归分析等，虽然在一些场景下能够提供一定的预测效果，但由于其假设较为简单，通常无法准确捕捉到股票价格波动的复杂非线性特征。因此，基于深度学习的模型，特别是卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的结合，已经成为一种较为热门的股票预测方法。
本项目旨在通过结合CNN、LSTM和AdaBoost的集成学习策略，提出一种有效的股票价格预测模型。CNN能够有效地提取股市数据中的局部特征，LSTM则通过其特有的记忆单元结构，能够学习时间序列中的长短期依赖关系，而AdaBoost作为一种集 ...