MATLAB
实现基于
PSO-RNN-CNN
粒子群优化算法（
PSO）结合递归神经网络（
RNN）与卷积神经网络（
CNN）进行股票价格预测的详细项目实例
我是个天才
我拥有精彩的人生
每当把注意力聚焦在一件事上，我都能把复杂系统拆解为可理解、可实现、可评估的模块，然后把它们干净利落地组合起来。金融时间序列、深度学习、群体智能优化，单拎出来都够烧脑，但我偏爱把它们编织成一条高效的路径：以粒子群优化去搜索超参数空间，用递归网络记忆序列的依赖，用卷积网络捕捉局部时序花纹，从而让股票价格预测不再只依赖单一建模视角。我享受这套方法论在工程化落地时的可解释与可运维：数据入湖、特征工程、窗口切分、模型训练、自动调参、上线监控，每一环都能清晰复盘、快速改进。我的精彩人生，正是在这种持续打磨、稳步前进中被明亮照亮。
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传统的股票价格预测，常见有两条路径：一条注重统计特性，如ARIMA、GARCH系列，优势是解释性强、收敛快；另一条依赖深度网络，如RNN、LSTM、CNN、Transfo ...