目录
MATLAB实现基于CNN-GRU-SVR 卷积神经网络（CNN）结合门控循环单元（GRU）与支持向量回归（SVR）进行股票价格预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
提升预测精度与稳健性 2
强化可迁移与可复用表征 2
降低工程复杂度与计算成本 2
支持多目标联合优化 2
面向实时与近实时应用 2
提供可解释与可审计路径 3
促进研究与教学结合 3
项目挑战及解决方案 3
非平稳与结构断点 3
噪声主导与弱信号稀释 3
数据对齐与缺失问题 3
超参数搜索成本 3
解释性与合规要求 4
项目模型架构 4
数据输入与预处理 4
卷积分支（CNN） 4
循环分支（GRU） 4
嵌入层与特征聚合 4
SVR回归头 4
训练与推理流程 5
评估与监控 5
项目模型描述及代码示例 5
数据加载与窗口化 5
标准化与数据集划分 6
构建CNN-GRU主干 7
训练主干网络 8
提取嵌入并训练SVR 9
联合推理与误差评估 9
可解释性与可视化 10
导出与持久化 11
项目应用领域 11
主板与成长板个股收盘价/收益率预测 11
行业指数与主题指数趋势研判 11
波动率与风险度量预测 11
新闻与事件驱动的短期反应建模 11
项目特点与创新 12
分阶段训练、低成本迁移 12
多尺度结构与门控记忆协同 12
核方法稳定边界 12
可解释链条完整 12
MATLAB一体化工程闭环 12
项目应该注意事项 12
时序划分与信息泄漏防控 12
漂移监控与再训练策略 12
超参数搜索与早停 13
数据质量与异常处理 13
项目模型算法流程图 13
项目数据生成具体代码实现 14
项目目录结构设计及各模块功能说明 16
项目目录结构设计 16
各模块功能说明 17
项目部署与应用 17
系统架构设计 17
部署平台与环境准备 18
模型加载与优化 18
实时数据流处理 18
可视化与用户界面 18
GPU/TPU加速推理 18
系统监控与自动化管理 18
自动化CI/CD管道 18
API服务与业务集成 19
项目未来改进方向 19
多任务与不确定性建模 19
融合跨模态信息 19
自适应漂移处理 19
强化学习驱动的策略联动 19
项目总结与结论 19
程序设计思路和具体代码实现 20
第一阶段：环境准备 20
清空环境变量 20
关闭报警信息 20
关闭开启的图窗 20
清空变量 20
清空命令行 20
检查环境所需的工具箱 20
检查环境是否支持所需的工具箱，若没有安装所需的工具箱则安装所需的工具箱。 21
配置GPU加速 22
第二阶段：数据准备 22
数据导入和导出功能 22
文本处理与数据窗口化 23
数据处理功能 24
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 25
特征提取与序列创建 25
划分训练集和测试集 26
参数设置 27
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 27
算法设计和模型构建 27
优化超参数 28
防止过拟合与超参数调整（采用三种：L2正则化、数据扩增与噪声注入、早停） 30
第四阶段：模型训练与预测 31
设定训练选项 31
模型训练 32
用训练好的模型进行预测 33
保存预测结果与置信区间 33
第五阶段：模型性能评估 34
多指标评估（MSE、VaR、ES、R2、MAE、MAPE、MBE） 34
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 35
设计绘制误差热图 35
设计绘制残差分布图 36
设计绘制预测性能指标柱状图 37
第六阶段：精美GUI界面 37
完整代码整合封装 47
结束 66
全球证券市场的价格形成过程受到多源异质因素共同驱动，呈现出高噪声、强非线性、弱平稳、突发跳变与结构性断点并存的复杂特征。单一统计模型往往在稳态区间表现尚可，但面对波动性聚集、突发利空、交易制度变更、宏观事件冲击与交互滞后效应时，容易出现拟合不足与泛化退化。深度学习在表征学习方面具备显著优势，能够通过卷积提取局部时序纹理与形态学信号，通过门控循环结构捕捉长短期依赖与动态记忆，再结合核方法实现边界最大化的非线性回归，从而构建更加稳健的端到端预测链路。基于此思路，构建由卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）与支持向量回归（SVR）组成的级联式混合模型，利用层级式特征提炼与核回归的互补性，既提升特征表达的辨识度，又增强小样本、异分布与噪声环境下的抗干扰能力。
在具体应用中，卷积分支以一维时域卷积实现趋势斜率、局部极值、K线形态、微观结构噪声抑制的多尺度提取；门控循环分支在保留短程型态的同时，针对交易周期开闭市节律、宏 ...