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雷达卡
MATLAB
实现LSTM-PSO-RNN
长短期记忆网络（
LSTM
）结合粒子群优化算法（
PSO）与递归神经网络（
RNN）基于进行股票价格预测的详细项目实例
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资本市场蕴含着高度非线性、噪声强、结构随时间漂移的动态特征，传统线性时间序列方法在应对突发事件、长期与短期依赖并存、特征交互复杂等场景时往往显得乏力。深度学习带来的表征学习能力，为价格序列建模提供了新的路径。其中，长短期记忆网络（LSTM）通过门控机制在时间维度上实现“选择性记忆与遗忘”，能够在保留长期依赖的同时避免梯度消失；而递归神经网络（RNN）擅长对短期动态进行细粒度拟合，具有结构简洁、感受野灵活的优势。将两者融合，可以在同一体系下兼顾快变动与慢趋势，从而更贴近真实交易行为。另一方面，深度模型的性能高度依赖超参数设定，例如隐藏单元规模、学习率、正则化强度、序列窗口长度等。人工调参耗时且难以全面搜索，网格或随机策略也容易遗漏潜在优解。粒子群优化（PSO）以群智能思想为基础，通过个体与群体最优的协同进化高效探 ...
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