MATLAB
实现基于
ICA-LSTM
独立成分分析（
ICA）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行股票价格预测的详细项目实例
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在当今金融市场的高速发展进程中，股票价格预测一直是一个充满挑战且备受关注的话题。传统的统计模型如ARIMA等虽然在时间序列预测领域有一定应用，但由于金融市场数据的高噪声性、非线性、非平稳性以及复杂的时变特性，单一的模型难以满足准确性与稳定性的双重需求。随着人工智能技术的持续进步，深度学习方法如LSTM（长短期记忆网络）凭借其强大的特征提取能力和对长序列依赖关系的良好建模能力，已经在金融时间序列预测领域展现出卓越的性能。然而，金融数据往往包含着大量噪声与冗余信息，直接输入深度学习网络可能导致模型过拟合或泛化能力下降，如何从原始数据中提取更具代表性且信息量丰富的特征，成为提升预测精度的重要课题。
在这种背景下，独立成分分析（ICA）作为一种常用的盲源信号分离方法，能够有效分离出原始观测信号中的独立源信号，从而消除冗余和噪声，提高后续模型的建模效率 ...