10.3969/j.issn.2095-2163.2022.04.010
基于模糊K线的FCLSTM-vSVR模型的股票价格预测
股票市场具有不确定性和非线性等特点,因此准确地预测股票价格对投资者来说是一项重大挑战.现有的股价预测模型较为单一,预测精度不高.针对这一问题,提出一种基于模糊K线的长短期记忆(LSTM)网络和支持向量回归多阶段混合模型(FCLSTM-vSVR).研究第一阶段,基于遗传算法对LSTM网络进行参数寻优,找到时间窗口和隐藏层神经元的最佳值,并利用训练好的LSTM进行股票价格初步预测,计算出股票价格的残差值.第二阶段,利用模糊K线将原始价格序列转换为模糊数据,并作为vSVR模型的输入,利用vSVR模型预测残差值.综合前文论述后,再将两阶段的预测值之和作为最终的股票价格预测值.通过对比实验得出,该模型具有更高的预测准确率,在股票价格的一步预测方面优于其他对比模型.
LSTM神经网络、vSVR模型、模糊K线、残差预测、股票价格预测
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TP391(计算技术、计算机技术)
2022-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
54-60,69
