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雷达卡
MATLAB
实现基于
DCT-LSTM
离散余弦变换（
DCT）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
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GUI设计和代码详解）
随着全球经济的不断发展，股票市场作为金融领域中最具代表性的投资场所，已经成为众多投资者、机构以及政府部门关注的焦点。股票价格的波动直接反映了市场对公司价值的判断和宏观经济形势的变化，因此准确预测股票价格不仅具有重大的理论研究意义，也能为实际投资决策提供强有力的技术支持。传统的股票价格预测方法多依赖于时间序列分析、基本面分析和技术分析等手段，但这些方法在应对高噪声、非线性、非平稳性极强的金融数据时往往存在一定的局限性。近年来，人工智能与深度学习技术的蓬勃发展为金融时间序列建模与预测带来了革命性的突破，尤其是长短期记忆网络（LSTM）凭借其在处理序列数据上的天然优势，成为股票价格预测的热门选择。然而，LSTM虽能够捕捉复杂的时序特征，但面对高维、高噪声的原始金融数据时，往往容易出现过拟合、训练效率低下的问题，且对数据的预处理和特征提取能力有限。
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