基于鲸鱼算法优化卷积长短期记忆神经网络WOA-CNN-LSTM实现股价序列预测附matlab代码

最新推荐文章于 2025-07-18 12:18:56 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-18 12:18:56 发布 · 207 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#神经网络 #算法 #cnn

机器学习组合优化系列matlab完整代码专栏收录该内容

448 篇文章

订阅专栏

本文探讨了如何运用鲸鱼优化算法（WOA）优化卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）在金融市场中的股价预测。WOA结合了CNN和LSTM的优势，有效捕捉时空关系，提升了预测准确性，为投资者提供了更精确的决策依据。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

⛄ 内容介绍

在金融市场中，股价的预测一直是投资者和交易员关注的重要问题之一。准确地预测股价变动可以帮助投资者制定更好的投资策略，从而获得更高的收益。随着机器学习和人工智能的发展，利用这些技术来进行股价预测已经成为研究的热点之一。

近年来，深度学习在股价预测中取得了显著的成果。其中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）是应用最广泛的深度学习模型之一。CNN可以有效地提取输入数据中的局部特征，而LSTM则可以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。然而，单独使用CNN或LSTM可能无法充分利用两者的优势。

为了更好地利用CNN和LSTM的优势，研究者们提出了一种结合两者的模型，即卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）。该模型首先使用CNN提取输入数据的局部特征，然后将提取的特征输入到BiLSTM中进行时间序列建模。这种结合可以更好地捕捉输入数据中的时空关系，从而提高预测的准确性。

然而，尽管CNN-BiLSTM在股价预测中表现出良好的性能，但其参数优化仍然是一个挑战。为了解决这个问题，研究者们引入了鲸鱼优化算法（WOA）来优化CNN-BiLSTM的参数。鲸鱼优化算法是一种基于自然界中鲸鱼觅食行为的优化算法，具有全局搜索和快速收敛的特点。通过将WOA应用于CNN-BiLSTM模型的参数优化过程中，可以进一步提高模型的预测性能。

使用WOA-CNN-BiLSTM模型进行股价序列预测的过程如下。首先，通过CNN提取输入数据的局部特征。然后，将提取的特征输入到BiLSTM中进行时间序列建模。接下来，使用WOA算法优化CNN-BiLSTM模型的参数。最后，使用优化后的模型进行股价的预测。

通过实验验证，WOA-CNN-BiLSTM模型在股价预测中表现出了优异的性能。与传统的方法相比，该模型能够更准确地预测股价的变动。这对于投资者来说是非常有价值的，因为他们可以根据模型的预测结果做出更明智的投资决策。

综上所述，基于鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络WOA-CNN-BiLSTM是一种有效的股价预测方法。该模型通过结合CNN和LSTM的优势，能够更好地捕捉输入数据中的时空关系。同时，通过WOA算法的优化，可以进一步提高模型的预测性能。未来，这种方法有望在金融市场中得到更广泛的应用，并为投资者提供更准确的股价预测结果。

⛄ 部分代码

function [Leader_pos,Convergence_curve,process]=WOA(SearchAgents_no,Max_iter,dim,lb,ub,fboj)%% 初始化Leader_pos=zeros(1,dim);Leader_score=inf;for i=1:SearchAgents_no%随机初始化速度,随机初始化位置    for j=1:dim        if j==dim%除了学习率 其他的都是整数            Positions( i, j ) = (ub(j)-lb(j))*rand+lb(j);        else            Positions( i, j ) = round((ub(j)-lb(j))*rand+lb(j));        end    endendConvergence_curve=zeros(1,Max_iter);%% 主循环for t=1:Max_iter    a=2-t*((2)/Max_iter);    a2=-1+t*((-1)/Max_iter);    lambda=3;    mu=2;    adapative_p= 1-(1/(lambda+mu)*(lambda*t^lambda+mu*mu^lambda)/(Max_iter^lambda));    for i=1:size(Positions,1)        r1=rand();        r2=rand();        A=2*a*r1-a;        C=2*r2;        b=1;        l=(a2-1)*rand+1;        p = rand();        for j=1:size(Positions,2)            if p<0.5                if abs(A)>=1                    rand_leader_index = floor(SearchAgents_no*rand()+1);                    X_rand = Positions(rand_leader_index, :);                    D_X_rand=abs(C*X_rand(j)-Positions(i,j));                    Positions(i,j)=X_rand(j)-A*D_X_rand;                elseif abs(A)<1                    D_Leader=abs(C*Leader_pos(j)-Positions(i,j));                    Positions(i,j)=Leader_pos(j)-A*D_Leader;                end            elseif p>=0.5                distance2Leader=abs(Leader_pos(j)-Positions(i,j));                Positions(i,j)=distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)+Leader_pos(j);            end        end         Positions(i, : ) = Bounds( Positions(i, : ), lb, ub );%对超过边界的变量进行去除        fit=fboj(Positions(i,:));        %  更新        if fit<Leader_score            Leader_score=fit;            Leader_pos=Positions(i,:);        end    end    Convergence_curve(t)=Leader_score;    process(t,:)=Leader_pos;    disp(['第',num2str(t),'代,RMSE=',num2str(Leader_score)])%     t,Leader_score,Leader_posend