【摘 要】
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随着国家经济不断的发展和人民生活水平的提高,股票投资已经成为很多民众重要的投资方式之一。可是股票投资会面临一定的风险,因此对于股票投资者来说能更好的预测股票走势是非常重要和有意义的。然而股票的变化趋势相对复杂,数据量大,数据的信息重叠度高,数据的波动值较大等,对于一些传统的预测模型来说,不仅训练时长增加且不易学习到变化的规律,这些都会导致一些股票模型预测结果不理想,与实际数据差异大。基于此本论文通
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随着国家经济不断的发展和人民生活水平的提高,股票投资已经成为很多民众重要的投资方式之一。可是股票投资会面临一定的风险,因此对于股票投资者来说能更好的预测股票走势是非常重要和有意义的。然而股票的变化趋势相对复杂,数据量大,数据的信息重叠度高,数据的波动值较大等,对于一些传统的预测模型来说,不仅训练时长增加且不易学习到变化的规律,这些都会导致一些股票模型预测结果不理想,与实际数据差异大。基于此本论文通过卷积神经网络（CNN）改进长短期记忆（LSTM）模型并联合GM（1,1）灰色模型构建混合模型,对股票的价格进行了预测研究,主要研究内容如下:1.数据处理。在股票官方网站选取沪深两大股市中具有代表性的股票,收集40万条历史股票信息,通过My SQL数据库进行存储,并对数据进行研究性分析筛选。2.改进LSTM模型。在LSTM模型前增加卷积神经网络模型进行数据处理,整合LSTM模型和CNN模型的特点来解决因记忆模块能力有限造成的预测滞后的问题。3.传统预测。对改进的LSTM模型和GM（1,1）模型单独进行股票预测,实验预测结果显示两种模型对股票收盘价预测表现良好,但是GM（1,1）对长数据处理能力有限,改进的LSTM模型对高股价的预测需要提前进行预处理和调整才可以得到更好的预测数据。4.构建混合模型。构建改进LSTM和GM（1,1）混合模型,对改进的LSTM和GM（1,1）模型使用加权平均法进行计算。预测结果显示,混合模型的预测结果和误差优于个体预测模型。
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