基于RF-LSTM组合模型的股票价格预测
股票数据具有非线性和复杂性等特点,单一模型预测效果不佳,针对此问题,提出一种RF-LSTM组合模型,用于预测股票的收盘价.首先,利用Tushare财经数据包获取股票数据,构建特征集,并对数据进行归一化处理;其次,考虑到多特征之间存在高度的非线性和信息冗余问题,利用随机森林(RF)选择最优特征集,降低数据维度和训练复杂度;最后,利用深度学习中适合处理时间序列的长短期记忆网络(LSTM)对股票价格进行预测,并对预测模型进行参数调优.结果表明,与单一结构的LSTM神经网络模型预测相比,本文提出的RF-LSTM组合模型预测的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别减小了13.11％,6.70％和12.54％.该组合模型可提高股票价格预测的准确性.
股票预测;机器学习;长短时记忆网络;随机森林
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TP319(计算技术、计算机技术)
河南省基础与前沿技术研究计划152300410103
2022-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
136-142
