MATLAB
实现基于卷积神经网络(
CNN)进行股票价格预测的详细项目实例
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近年来,随着人工智能技术的迅速发展,深度学习算法在金融领域的应用愈发广泛,特别是在金融市场的数据分析与预测方面表现出极大的潜力。股票市场作为全球金融体系的重要组成部分,其价格的波动受多种因素影响,具有高度的复杂性和不确定性。因此,准确预测股票价格成为众多研究者和投资者持续关注的焦点。传统的时间序列预测方法如ARIMA、SVR等,虽然在一定程度上能够捕捉价格的波动趋势,但由于这些模型在处理高维复杂数据和非线性特征方面存在明显的局限性,难以满足当前金融市场的高效预测需求。
卷积神经网络(CNN)最初被广泛应用于计算机视觉领域,但近年来逐渐被证明在处理一维时序数据方面同样具备强大能力。CNN能够自动学习数据中的多层次特征,尤其擅长提取局部相关性信 ...


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