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雷达卡
MATLAB
实现基于
PSO-LSTM-RF
粒子群优化算法（
PSO）结合长短期记忆网络（
LSTM
）与随机森林（
RF）进行股票价格预测的详细项目实例
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近年来，全球金融市场震荡加剧，投资者对于美国道琼斯指数、纳斯达克综合指数等主要股指的波动性越来越关注。传统时间序列预测方法多依赖线性模型或简单的机器学习算法，在捕捉股价非线性特征与长期依赖关系时存在明显局限。深度学习领域中，长短期记忆网络（LSTM）以其独特的门控机制在序列数据建模方面表现出色，但对超参数敏感，容易陷入局部最优。另一方面，随机森林（RF）能够通过集成多棵决策树缓解过拟合风险，提升预测稳定性，但其对连续时间序列的记忆能力不足。将两者结合，并通过智能优化算法对超参数进行调优，能够兼顾各自优点，实现更精准的股价预测。
粒子群优化算法（PSO）模拟鸟群捕食行为，通过群体智能协同搜索解空间，具有收敛速度快、参数少、易于实现等特点。将PSO用于LSTM与RF超参数优化，不仅能够自动寻优，还能有效避免手工调整的高 ...
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