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雷达卡
MATLAB
实现基于
LSTM-PSO-SVM
长短期记忆网络（
LSTM
）结合粒子群优化算法（
PSO）与支持向量机（
SVM）进行股票价格预测的详细项目实例
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全球证券市场的数据呈现出高频波动、结构性突变与多尺度非线性特征，单一模型往往难以覆盖全部动态规律。长短期记忆网络（LSTM）擅长从时序中提取长依赖关系，能在价格、成交量与技术指标等多变量序列中捕捉跨周期信号；支持向量机（SVM）具有良好的泛化能力与鲁棒性，通过适当核函数与正则化参数配置，可在高维特征空间内稳定完成非线性回归；粒子群优化（PSO）具备参数全局搜索与连续空间快速寻优优势，能在复杂目标函数下避免陷入局部极值。将三者进行有机耦合，能够实现“深度表征 + 统计学习 + 全局寻优”的互补：LSTM承担动态特征抽取与去噪，SVM负责小样本—高维场景下的稳健预测，PSO对SVM关键超参数（如惩罚系数、核宽度、ε不敏感区间）进行自动调谐，提升泛化性能并降低人工调参成本。
在应用层面，证券定价与风险管理需要同时兼 ...
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