[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于GRU-PSO-XGBoost 门控循环单元（GRU）结合粒子群优化算法（PSO）与极限梯度提升（XGBoost）进行股票价格预测 [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2026-1-19 07:16:04 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
GRU-PSO-XGBoost
门控循环单元（
GRU）结合粒子群优化算法（
PSO）与极限梯度提升（
XGBoost
）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
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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在当今数字经济和全球化市场的驱动下，金融市场日益复杂，投资者与研究者对于股票价格预测的需求逐渐提升。股票价格具有极高的波动性，受到宏观经济、行业动向、政策变化、公司经营状况、市场情绪等多重因素的影响，呈现出显著的非线性和时序性。传统的金融建模方法，如时间序列分析、统计回归模型等，在处理高维、非线性和高噪声的金融数据时，通常存在准确率低、泛化能力差等问题，难以适应复杂多变的实际场景。
近年来，随着人工智能和深度学习技术的快速发展，基于神经网络的模型被广泛应用于金融数据建模，尤其是在时间序列预测领域展现出极强的优势。其中，门控循环单元（GRU）因其在捕捉时序依赖关系和处理长序列数据上的高 ...