基于ARIMA和AT-LSTM组合模型的股票价格预测

摘要

ARIMA、LSTM等多种预测模型已在时间序列预测中得到应用,预测精度参差不齐。ARIMA、LSTM以及ARIMALSTM组合模型的预测精度仍有提升空间。为LSTM引入注意力机制形成AT-LSTM模型,将ARIMA的预测残差引入ATLSTM,进一步提高预测精度。利用不同的评估方法对混合模型进行评估,实验结果表明ARIMA和AT-LSTM组合模型的误差降低4倍,预测精度得到了提高。