MATLAB
实现基于
RNN-GRU-PSO
递归神经网络（
RNN）结合门控循环单元（
GRU）与粒子群优化算法（
PSO）进行股票价格预测的详细项目实例
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近年来，随着全球经济金融市场的日益复杂，股票市场的波动性与不确定性显著增强。投资者与金融机构迫切希望借助先进的数据挖掘与机器学习技术，实现更为精准的市场走势预测与决策支持。在众多预测方法中，深度学习因其在处理非线性、非平稳时间序列数据中的卓越性能，逐渐成为金融量化分析的核心工具之一。
传统的股票预测方法，如基本面分析与技术指标分析，受限于主观性强、信息滞后等问题，已难以适应高速变化的市场环境。与此同时，基于机器学习的方法虽然在一定程度上缓解了这些问题，但其对数据预处理依赖性强，泛化能力不足。递归神经网络（RNN）因其独特的时间序列记忆机制，在处理时间相关性数据方面展现出极大潜力，但也存在梯度消失与爆炸的问题。
为应对这些挑战，门控循环单元（GRU）作为RNN的一种改进结构，通过引入重置门与更新门机制，有效改善了传统 ...