2026年10月30日 星期五
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往期目录 > 2026年 第17期
基于改进小波降噪与参数优化ARIMA-LSTM模型的股票价格预测研究
作者:胡佳慧 王筱莉 周 沁 祝芝平 翟亚娟
作者单位:上海工程技术大学管理学院
【摘  要】股票价格预测对金融市场风险防控与投资决策具有重要意义。针对股票价格的高噪声与非线性特征,本文构建融合改进小波降噪与参数优化ARIMA-LSTM的混合预测模型。该模型通过动态分解层数、Shannon熵优选小波基及混合阈值策略实现自适应降噪,并利用参数优化的ARIMA与LSTM分别提取线性与非线性特征,通过门控机制动态融合预测结果。实证表明,改进降噪方法在SNR等指标上优于传统方法,混合模型的预测误差显著低于对比模型,为高噪声金融时序预测提供了高精度方案。
【关键词】股价预测;改进小波降噪;参数优化;ARIMA-LSTM

【中图分类号】 F832.51       【文献标识码】 A         【文章编号】1672-2949(2026)17-0163-04

基金项目:国家社科基金一般项目(项目编号:25BGL298)
作者简介:胡佳慧(2002-),女,汉族,江西宜春人,上海工程技术大学管理学院硕士研究生,研究方向为网络舆情、应急管理;王筱莉(1981-),通讯作者,女,汉族,山东临沂人,博士,上海工程技术大学管理学院教授,硕士生导师,研究方向为网络舆情、应急管理;周沁(1999-),女,汉族,福建莆田人,上海工程技术大学管理学院硕士研究生,研究方向为网络舆情、应急管理;祝芝平(2000-),男,汉族,江西抚州人,上海工程技术大学管理学院硕士研究生,研究方向为网络舆情、应急管理;翟亚娟(1998-),女,汉族,山西朔州人,上海工程技术大学管理学院硕士研究生,研究方向为网络舆情、应急管理。
文章著录格式:胡佳慧,王筱莉,周沁,祝芝平,翟亚娟. 基于改进小波降噪与参数优化ARIMA-LSTM模型的股票价格预测研究 [J]. 时代经贸,2026(17):163-166

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