基于LSTM和灰色模型的股价时间序列预测研究

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摘要：影响股价的因素错综复杂，因此在考虑多变量情形下，对时间序列中常用的长短期记忆网络（LSTM）进行修正，并选取股票价格进行预测．首先，采用方差膨胀因子（VIF）进行变量的筛选，再结合自适应提升法（Adaboost）模型查看特征变量的重要程度．其次，用爬虫对投资者情绪进行文本分析，计算情绪指数等指（剩余17923字）

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