股价通常会受到非线性、时效性等因素的影响,传统的预测方法存在预测精度较低、方法复杂等问题,本文提出基于LSTM-Adaboost混合网络模型。对选取的股市历史数据进行平稳性处理,使用Adaboost集成学习训练出最优参数,得到最优预测模型,最后生成预测结果。结果表明,使用LSTM-Adaboost模型预测命中率提升了7个百分点,提升了股价预测的准确性。
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