BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络在股票价格预测中的时序预测及MATLAB实现

时序预测是金融领域中一个重要的问题，对于股票价格预测尤为关键。BO-LSTM（Bayesian Optimization Long Short-Term Memory）是一种结合了贝叶斯优化和长短期记忆神经网络（LSTM）的方法，用于改善股票价格预测的效果。本文将介绍BO-LSTM的概念，并提供MATLAB实现代码，帮助读者理解和应用该方法。

BO-LSTM的核心思想是利用贝叶斯优化来自动调节LSTM模型的超参数，以提高模型在股票价格预测任务中的性能。贝叶斯优化是一种通过建立一个代理模型来近似目标函数，并根据代理模型的反馈来选择下一个参数样本的方法。通过迭代优化过程，贝叶斯优化可以找到最优的超参数组合，从而提高模型性能。

下面是BO-LSTM在MATLAB中的实现代码：

% 导入股票价格数据
data = readtable('stock_data.csv');
prices = data.C