时序预测|matlab 基于鲸鱼算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元WOA-Attention-CNN-GRU实现股价时序预测

最新推荐文章于 2025-12-01 18:45:00 发布

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本文介绍了一种结合鲸鱼算法优化注意力机制的股价时序预测模型(WOA-Attention-CNN-GRU)，它通过深度学习解决传统模型的局限，提高预测精度和收敛速度。模型在金融领域具有潜在价值，预示着深度学习在股价预测中的广阔前景。

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随着金融市场的不断发展和变化，股价的时序预测一直是投资者和金融机构关注的焦点之一。通过准确地预测股价走势，投资者可以制定更加合理的投资策略，从而获得更高的收益。因此，股价时序预测在金融领域具有重要的意义。

近年来，人工智能技术在股价时序预测领域得到了广泛应用。其中，基于深度学习的股价预测模型由于其强大的学习能力和对非线性关系的良好拟合能力而备受关注。卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）作为深度学习模型中的经典算法，在股价时序预测中也取得了一定的成果。然而，传统的CNN和GRU模型在处理股价时序数据时存在着一定的局限性，例如对长期依赖关系的建模能力较弱，难以捕捉到数据中的重要特征等。

为了解决传统模型的局限性，本文提出了一种基于鲸鱼算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元（WOA-Attention-CNN-GRU）的股价时序预测模型。该模型充分利用了注意力机制的优势，能够自动学习和挖掘股价时序数据中的重要特征，提高了模型对数据的表征能力和泛化能力。同时，采用鲸鱼算法对模型进行优化，进一步提高了模型的收敛速度和预测精度。

首先，本文介绍了股价时序预测的背景和意义，概述了目前深度学习在股价预测中的应用现状，指出了传统模型存在的局限性。接着，详细介绍了WOA-Attention-CNN-GRU模型的结构和原理，阐述了注意力机制和鲸鱼算法在模型中的作用和优势。然后，本文通过对比实验验证了WOA-Attention-CNN-GRU模型在股价时序预测中的有效性和优越性，结果表明该模型在预测精度和收敛速度上均优于传统模型。最后，本文对模型的未来研究方向和应用前景进行了展望，指出了模型仍然存在的改进空间和可拓展性。

总的来说，本文提出的WOA-Attention-CNN-GRU模型在股价时序预测中取得了较好的效果，为金融领域的股价预测提供了一种新的思路和方法。随着人工智能技术的不断发展和深化，相信基于深度学习的股价预测模型将会在未来取得更加广泛和深远的应用，为投资者和金融机构带来更多的收益和价值。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );