一种基于主成分LSTM模型在股票预测中的研究

王东; 王霄鹏; 杨川东

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一种基于主成分LSTM模型在股票预测中的研究

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在利用技术方法建立LSTM股票预测模型时,传统方法由于所选择的输入数据变量较多、数据信息存在重叠、异常值对训练影响较大等因素,经常导致泛化性差,预测效果欠佳。针对此类问题,提出利用主成分分析法将基础数据降维,再结合股票相关技术指标KDJ,MACD一同作为输入数据,并根据股票特性将模型调整后再进行预测。实验结果表明:PCA-S-LSTM模型在降低预测平均误差的同时,大大减少了运行时间,提高了预测稳定性,较为准确地预测了平安银行的收盘价,具有应用价值。

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来源
《重庆理工大学学报（自然科学版）》 |2021年第2期|282-288|共7页
作者
王东; 王霄鹏; 杨川东;
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作者单位

重庆理工大学计算机科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数理统计;
关键词
神经网络; 主成分分析法; LSTM模型; 股票价格预测;

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