基于GRU股票预测实战

AI炮灰

于 2022-05-23 09:08:12 发布

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分类专栏：深度学习实战代码40例文章标签： gru python tensorflow 机器学习深度学习

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本文介绍如何利用GRU神经网络模型进行股票价格预测。通过Python和TensorFlow库，构建深度学习模型，详细阐述数据预处理、模型训练及结果评估的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense,GRU
import os
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
import math
import PySide2

dirname = os.path.dirname(PySide2.__file__)
plugin_path = os.path.join(dirname, 'plugins', 'platforms')
os.environ['QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH'] = plugin_path

maotai = pd.read_csv('./Sh600519.csv')  # 读取股票数据
training_set = maotai.iloc[0:2426 - 300, 2:3].values  # 前（2426-300=2126）天的开票价格作为训练集，表格从0开始计数，2：3是读取【2：3）列，前闭后开,故提取c列开盘价
test_set = maotai.iloc[2426 - 300:, 2:3]