基于ARIMA和AT-LSTM组合模型的股票价格预测

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摘要：ARIMA、LSTM等多种预测模型已在时间序列预测中得到应用，预测精度参差不齐。ARIMA、LSTM以及ARIMA-LSTM组合模型的预测精度仍有提升空间。为LSTM引入注意力机制形成AT-LSTM模型，将ARIMA的预测残差引入AT-LSTM，进一步提高预测精度。利用不同的评估方法对混合模型进行评估，实验结果表明ARIMA和AT-LSTM组合模型的误差降低4倍，预测精度得到了提高。（剩余5855字）

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