基于粒子群优化LSTM的股票预测模型

被引：267

作者：

宋刚 ^{[1
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]}

张云峰 ^{[1
,2
]}

包芳勋 ^{[3
]}

秦超 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 山东财经大学计算机科学与技术学院

[2] 山东财经大学山东省数字媒体技术重点实验室

[3] 山东大学数学学院

来源：

北京航空航天大学学报 | 2019年 / 12期

关键词：

粒子群优化(PSO); LSTM神经网络; 自适应; 股票价格预测; 预测精度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; F830.91 [证券市场];

学科分类号：

020219 [财政学（含：税收学）]; 140502 [人工智能];

摘要：

为了提高股票时间序列预测精度,增强预测模型结构参数可解释性,提出一种基于自适应粒子群优化(PSO)的长短期记忆(LSTM)股票价格预测模型(PSO-LSTM),该模型在LSTM模型的基础上进行改进和优化,因此擅长处理具有长期依赖关系的、复杂的非线性问题。通过自适应学习策略的PSO算法对LSTM模型的关键参数进行寻优,使股票数据特征与网络拓扑结构相匹配,提高股票价格预测精度。实验分别以沪市、深市、港股股票数据构建了PSO-LSTM模型,并对该模型的预测结果与其他预测模型进行比较分析。结果表明,基于自适应PSO的LSTM股票价格预测模型不但提高了预测准确度,而且具有普遍适用性。

引用

页码：2533 / 2542

页数：10

共 11 条

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