基于贝叶斯网络优化的CNN-LSTM股票价格预测（附Matlab代码）

股票价格预测一直是金融领域中的重要问题之一。为了提高预测准确性，本文将介绍一种基于贝叶斯网络优化的CNN-LSTM模型，并提供相应的Matlab代码。该模型结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），并通过贝叶斯网络进行参数优化，以实现更准确的股票价格预测。

首先，我们将介绍CNN-LSTM模型的结构和原理。CNN用于提取输入数据的空间特征，而LSTM则用于捕捉时间序列中的长期依赖关系。这两个网络结合起来，能够有效地处理股票市场中的时间序列数据，并提取出重要的特征信息。

接下来，我们将介绍如何使用贝叶斯网络对CNN-LSTM模型进行参数优化。贝叶斯优化是一种通过不断迭代的方式，寻找最优参数配置的方法。在本文中，我们将使用贝叶斯优化算法来寻找CNN-LSTM模型的最佳超参数设置，以获得更好的预测性能。

以下是基于Matlab的代码实现：

% 导入数据
data = xlsread('stock_data.xlsx');
prices =