MATLAB
实现基于
PCA-GRU
主成分分析（
PCA）结合门控循环单元（
GRU）进行股票价格预测的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍
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nantangyuxi
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GUI设计和代码详解）
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股票市场作为现代金融体系中最具活力和复杂性的领域之一，其价格波动受多种经济、金融、社会、心理等因素共同影响，具有高度的非线性和动态不确定性。准确地对股票价格进行预测，不仅能够帮助投资者规避风险、提升收益，还对整个金融市场的稳定和资源配置效率起到重要作用。在信息爆炸和大数据驱动的时代，传统的股票预测方法逐渐暴露出局限性，难以有效捕捉数据中的深层次时序结构与特征关联。深度学习技术的兴起，为股票价格预测提供了全新的思路和方法。近年来，循环神经网络（RNN）及其变种因其在时序数据建模中的出色表现，逐渐成为金融时序预测领域的研究热点。
在大量历史股票数据中，存在冗余特征、噪声和高相关性的变量，这些不仅增加了 ...