项目介绍 MATLAB实现基于ANN-GRU-SVR 人工神经网络（ANN）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

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MATLAB
实现基于
ANN-GRU-SVR
人工神经网络（
ANN）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
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）
全球资本市场正被数据驱动的智能方法重塑，股票价格预测从单一统计模型逐步迈向多模型协同的复合范式。传统线性回归与时间序列模型在描述均值回归、季节性与趋势等低阶结构时具备可解释性，但面对非线性作用、结构性突变、异方差与长短期依赖的交织场景时常力有不逮。与此同时，深度学习在表示学习上的优势为金融时序提供了新的表达空间：人工神经网络能够提取高阶非线性特征，门控循环单元擅长在噪声环境中记忆与遗忘重要时序线索，支持向量回归在小样本与高维空间中展现稳定泛化能力。将这三种范式进行有机整合，形成“ANN + GRU + SVR”的堆叠集成框架，可以在充分吸收各自长处的同时削弱单模型偏差与方差的不利影响。框架的底层思想是“异质学习器协同”：由ANN捕捉非线性静态映射，由GRU刻画长短期时间依赖，由SVR作为二层元学习器整合底层输出，从而 ...

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关键词：matlab实现 MATLAB 人工神经网络 atlab matla