MATLAB
实现基于长短期记忆网络（
LSTM
）进行股票价格预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
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在现代金融市场中，股票价格预测一直是学术界和实业界关注的重点问题之一。股票价格变动通常受到经济政策、行业发展、公司基本面、投资者情绪、突发事件等多种因素的影响，导致其走势具有高度的非线性和复杂性。随着全球金融市场的不断开放与信息技术的迅猛发展，海量历史数据的积累为股票价格预测提供了丰富的数据基础。然而，传统的统计模型如ARMA、ARIMA等在处理股票等金融时序数据时，往往由于其线性假设和建模能力的局限性，难以捕捉金融市场中存在的长距离依赖和非线性特征，从而影响了预测的准确性和实用价值。
近年来，深度学习技术在各类数据建模和模式识别任务中展现出强大的能力，尤其是在处理序列数据时表现突出。长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络结构，能够有效地解决传统RNN在长序列学 ...