基于SSA-LSTM神经网络的股票价格预测研究

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摘要：利用SSA降噪技术对沪深 300 指数股票价格进行降噪并建立 LSTM 模型，发现在预测性能方面，奇异谱分析能够进一步提高模型预测的精度，优化算法对于模型的优化或许也能间接提高模型的预测性能。通过将原始时间序列构建轨迹矩阵，将轨迹矩阵进行奇异值分解、重构，由此提取出时间序列中代表不同成分的信号，有效、准确地运用数学模型预测股票价格。（剩余1884字）

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