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雷达卡
MATLAB
实现基于
PSO-RF-LSTM
粒子群优化算法（
PSO）结合随机森林（
RF）与长短期记忆网络（
LSTM
）进行股票价格预测的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
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nantangyuxi
）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）
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近年来，金融市场的复杂性和动态变化性不断提升，股票价格预测逐渐成为人工智能领域的研究热点。金融市场作为一个高度复杂的非线性系统，受众多内外部因素影响，如经济政策、国际形势、企业基本面和投资者情绪等，这些因素共同作用使得股票价格的波动规律极难用传统的统计方法进行准确建模和预测。在此背景下，人工智能与机器学习技术的引入为股票价格预测带来了全新的思路和方法。尤其是在深度学习、集成学习和智能优化等领域的快速发展推动下，多种新型算法被不断应用于金融预测领域。长短期记忆网络（LSTM）具备强大的时序特征学习能力，能够有效处理金融时间序列中的长期依赖问题；随机森林（RF）作 ...
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