项目介绍 MATLAB实现基于PSO-SVR-ANN 粒子群优化算法（PSO）结合支持向量回归（SVR）与人工神经网络（ANN）进行股票价格预测

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MATLAB
实现基于
PSO-SVR-ANN
粒子群优化算法（
PSO）结合支持向量回归（
SVR）与人工神经网络（
ANN）进行股票价格预测的详细项目实例
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）
股票价格预测是量化金融中极具挑战性的任务之一，原因在于价格序列呈现出显著的噪声、非线性、厚尾分布以及由多重时间尺度共同驱动的动态结构。传统线性模型在高维非线性关系、异方差性与结构性突变面前往往表现有限，而单一的非线性模型（如单个神经网络）又容易受到超参数敏感、局部最优、过拟合和样本外稳定性不足的影响。面向真实的交易与风控使用场景，研究者与工程团队越来越倾向采用“多模型协同+自动化超参寻优”的范式：通过集成不同归纳偏好的模型，并配合全局优化器在验证集上自动寻优，获得更稳健的样本外表现与更可控的复杂度。
在这一范式中，支持向量回归（SVR）与前馈人工神经网络（ANN）是一对互补的基学习器。SVR依托核技巧能在高维特征空间中获得具有上界化结构风险的解，适合处理中等规模样本与复杂但相对平滑的非线性；ANN则具备强大的函数逼 ...

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