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雷达卡
MATLAB
实现基于
SVM-CNN-LSTM
支持向量机（
SVM）结合卷积神经网络（
CNN）与长短期记忆网络（
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）
随着全球金融市场的不断发展与信息技术的日益进步，股票市场已成为大众投资与资产配置的重要渠道。然而，股票价格的波动受多种复杂因素影响，包括宏观经济形势、企业经营状况、政策变化、投资者情绪等，其变化具有高度的非线性与时序性，预测难度极大。传统的时间序列预测方法如ARIMA、GARCH等虽在部分场景中取得了较好的效果，但因其本身的线性假设和对长周期复杂特征的捕捉能力有限，难以满足实际金融市场中对高精度、高时效预测的需求。近年来，人工智能与深度学习技术为金融市场分析与预测提供了全新的视角和工具。深度学习模型凭借其强大的特征提取能力与建模复杂非线性关系的能力，在金融大数据、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成绩。特别是卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）在特征学习和时序建模方面展现出极大优势，为股票价格预测 ...
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