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雷达卡
MATLAB
实现基于
CNN-GRU-SVR
卷积神经网络（
CNN）结合门控循环单元（
GRU）与支持向量回归（
SVR）进行股票价格预测的详细项目实例
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全球证券市场的价格形成过程受到多源异质因素共同驱动，呈现出高噪声、强非线性、弱平稳、突发跳变与结构性断点并存的复杂特征。单一统计模型往往在稳态区间表现尚可，但面对波动性聚集、突发利空、交易制度变更、宏观事件冲击与交互滞后效应时，容易出现拟合不足与泛化退化。深度学习在表征学习方面具备显著优势，能够通过卷积提取局部时序纹理与形态学信号，通过门控循环结构捕捉长短期依赖与动态记忆，再结合核方法实现边界最大化的非线性回归，从而构建更加稳健的端到端预测链路。基于此思路，构建由卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）与支持向量回归（SVR）组成的级联式混合模型，利用层级式特征提炼与核回归的互补性，既提升特征表达的辨识度，又增强小样本、异分布与噪声环境下的抗干扰能力。
在具体应用中，卷积分支以一维时域卷积实现趋势斜率、局部极值 ...
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