MATLAB
实现基于
KPCA-LSTM
核主成分分析（
KPCA
）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
请注意这份资料只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着全球金融市场的不断发展，证券投资逐渐成为了推动经济增长和财富积累的重要动力，股票市场作为最具代表性的金融市场之一，其价格波动受多种复杂因素影响，如经济环境、企业基本面、市场情绪、政策导向等。这些因素相互交织，使得股票价格呈现出强烈的非线性和时序相关特征，对其进行准确建模和预测一直是金融工程、数据科学与人工智能领域的前沿研究难题。为了在激烈的市场竞
争中获取超额收益，投资者和研究者亟需借助更为科学、智能的预测工具，提高对市场行情的把握能力，从而降低风险，实现资产增值。
在大数据和机器学习技术的推动下，金融数据分析领域取得了突破性进展。传统线性方法如ARIMA、线性回归等在一定程度上可以对股票价格进行预测，但由于金融市场的 ...