重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2021, Vol. 35 ›› Issue (2): 282-288.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.02.034

• 数学·统计学 • 上一篇    下一篇

一种基于主成分LSTM模型在股票预测中的研究

王 东,王霄鹏,杨川东   

  1. 重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆 400054
  • 收稿日期:2019-10-30 出版日期:2021-03-22 发布日期:2021-03-22
  • 作者简介:王东,男,博士,副教授,主要从事物联网?无线传感器网络研究,E-mail:wangdong@cqut.edu.cn;通讯作者王霄鹏,男,硕士研究生,主要从事数据分析?神经网络研究,E-mail:446940600@qq.com?
  • 基金资助:
    重庆市教委雏鹰计划研究项目(CY180903)

  • Received:2019-10-30 Online:2021-03-22 Published:2021-03-22

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摘要： 在利用技术方法建立LSTM股票预测模型时,传统方法由于所选择的输入数据变量较多?数据信息存在重叠?异常值对训练影响较大等因素,经常导致泛化性差,预测效果欠佳?针对此类问题,提出利用主成分分析法将基础数据降维,再结合股票相关技术指标KDJ,MACD一同作为输入数据,并根据股票特性将模型调整后再进行预测?实验结果表明:PCASLSTM模型在降低预测平均误差的同时,大大减少了运行时间,提高了预测稳定性,较为准确地预测了平安银行的收盘价,具有应用价值?

关键词: 神经网络∣主成分分析法∣LSTM模型∣股票价格预测

中图分类号: 

  • TP138