基于长短期记忆神经网络的股票时间序列预测

摘要

随着科技的进步和股票市场的兴起,对股票开盘价的预测已成为投资者的迫切需要,而传统的预测方法无法准确预测股票开盘价的走势。因此,提出了一种基于长短期记忆神经网络的股票开盘价时间序列预测方法。首先,对获取的数据进行预处理,为后续的预测模型奠定了基础;其次,构建基于长短期记忆神经网络股票开盘价时间序列预测模型;最后,使用MATLAB进行仿真。与反向传播神经网络预测模型进行对比,长短期记忆神经网络模型的预测误差率仅为1.12%,预测精度提高了18.25%。仿真结果表明,长短期记忆神经网络对股票开盘价的预测较传统方法精度更高,为投资者对股票价格趋势发展提供了技术支撑。