使用鲸鱼算法优化的长短时记忆网络(WOA-LSTM)预测股票数据,附带matlab代码

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本文介绍了如何结合鲸鱼算法(WOA)优化的长短时记忆网络(LSTM)来预测股票数据,详细阐述了WOA-LSTM在股票预测中的应用,并提供了MATLAB代码示例。

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使用鲸鱼算法优化的长短时记忆网络(WOA-LSTM)预测股票数据,附带matlab代码

随着现代社会的不断发展和信息技术的不断进步,股票市场已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。然而,由于市场的高度不确定性和复杂性,股票价格的波动颇为剧烈,因此,对股票的预测成为了各大投资机构和个人投资者必备的一项技能。

近年来,深度学习在股票数据预测方面引起了极大的关注。长短时记忆网络(LSTM)是深度学习中的一种特殊的循环神经网络,在处理时序数据方面表现出色。而鲸鱼算法(WOA)则是一种新兴的全局优化算法,具有收敛速度快、精度高等优点。将WOA与LSTM相结合,可以更好地预测股票价格。

以下是基于鲸鱼算法优化的LSTM网络进行股票预测的matlab代码,首先读取股票数据文件:

data = xlsread('data.xlsx'); % 读取数据文件
train_data = data
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