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⛄ 内容介绍
在金融市场中，股价的预测一直是投资者和交易员关注的重要问题之一。准确地预测股价变动可以帮助投资者制定更好的投资策略，从而获得更高的收益。随着机器学习和人工智能的发展，利用这些技术来进行股价预测已经成为研究的热点之一。
近年来，深度学习在股价预测中取得了显著的成果。其中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）是应用最广泛的深度学习模型之一。CNN可以有效地提取输入数据中的局部特征，而LSTM则可以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。然而，单独使用CNN或LSTM可能无法充分利用两者的优势。
为了更好地利用CNN和LSTM的优势，研究者们提出了一种结合两者的模型，即卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）。该模型首先使用CNN提取输入数据的局部特征，然后将提取的特征输入到BiLSTM中进行时间序列建模。这种结合可以更好地捕捉输入数据中的时空关系，从而提高预测的准确性。
然而，尽管CNN-BiLSTM在股价预测中表现出良好的性能，但其参数优化仍然是一个挑战。为了解决这个问题，研究者们引入了鲸鱼优化算法（WOA）来优化CNN-BiLSTM的参数。鲸鱼优化算法是一种基于自然界中鲸鱼觅食行为的优化算法，具有全局搜索和快速收敛的特点。通过将WOA应用于CNN-BiLSTM模型的参数优化过程中，可以进一步提高模型的预测性能。
使用WOA-CNN-BiLSTM模型进行股价序列预测的过程如下。首先，通过CNN提取输入数据的局部特征。然后，将提取的特征输入到BiLSTM中进行时间序列建模。接下来，使用WOA算法优化CNN-BiLSTM模型的参数。最后，使用优化后的模型进行股价的预测。
通过实验验证，WOA-CNN-BiLSTM模型在股价预测中表现出了优异的性能。与传统的方法相比，该模型能够更准确地预测股价的变动。这对于投资者来说是非常有价值的，因为他们可以根据模型的预测结果做出更明智的投资决策。
综上所述，基于鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络WOA-CNN-BiLSTM是一种有效的股价预测方法。该模型通过结合CNN和LSTM的优势，能够更好地捕捉输入数据中的时空关系。同时，通过WOA算法的优化，可以进一步提高模型的预测性能。未来，这种方法有望在金融市场中得到更广泛的应用，并为投资者提供更准确的股价预测结果。
⛄ 部分代码
function [Leader_pos,Convergence_curve,process]=WOA(SearchAgents_no,Max_iter,dim,lb,ub,fboj)
%% 初始化
Leader_pos=zeros(1,dim);
Leader_score=inf;
for i=1:SearchAgents_no%随机初始化速度,随机初始化位置
for j=1:dim
if j==dim%除了学习率 其他的都是整数
Positions( i, j ) = (ub(j)-lb(j))*rand+lb(j);
else
Positions( i, j ) = round((ub(j)-lb(j))*rand+lb(j));
end
end
end
Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);
%% 主循环
for t=1:Max_iter
a=2-t*((2)/Max_iter);
a2=-1+t*((-1)/Max_iter);
lambda=3;
mu=2;
adapative_p= 1-(1/(lambda+mu)*(lambda*t^lambda+mu*mu^lambda)/(Max_iter^lambda));
for i=1:size(Positions,1)
r1=rand();
r2=rand();
A=2*a*r1-a;
C=2*r2;
b=1;
l=(a2-1)*rand+1;
p = rand();
for j=1:size(Positions,2)
if p<0.5
if abs(A)>=1
rand_leader_index = floor(SearchAgents_no*rand()+1);
X_rand = Positions(rand_leader_index, :);
D_X_rand=abs(C*X_rand(j)-Positions(i,j));
Positions(i,j)=X_rand(j)-A*D_X_rand;
elseif abs(A)<1
D_Leader=abs(C*Leader_pos(j)-Positions(i,j));
Positions(i,j)=Leader_pos(j)-A*D_Leader;
end
elseif p>=0.5
distance2Leader=abs(Leader_pos(j)-Positions(i,j));
Positions(i,j)=distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)+Leader_pos(j);
end
end
Positions(i, : ) = Bounds( Positions(i, : ), lb, ub );%对超过边界的变量进行去除
fit=fboj(Positions(i,:));
% 更新
if fit<Leader_score
Leader_score=fit;
Leader_pos=Positions(i,:);
end
end
Convergence_curve(t)=Leader_score;
process(t,:)=Leader_pos;
disp(['第',num2str(t),'代,RMSE=',num2str(Leader_score)])
% t,Leader_score,Leader_pos
end⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]郝可青吕志刚邸若海朱鸿杰.基于鲸鱼算法优化长短时记忆神经网络的锂电池剩余寿命预测[J].科学技术与工程, 2022, 22(29):12900-12908.