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基于GRU实现股价多变量时间序列预测(PyTorch版)

news 2026/6/4 3:30:56

gru

前言

系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎
涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。

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本文基于PyTorch框架分析了深度学习模型——堆叠门控循环单元 Stacked GRU 在股市的表现。结果如下：

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目录

  • 1. 数据集介绍
  • 2. 数据可视化
  • 3. 特征工程
    • 3.1 特征缩放（归一化）
    • 3.2 构建监督学习数据
    • 3.3 数据集划分(Subset)
    • 3.4 数据加载器
  • 4. 构建时间序列模型（Stacked GRU）
    • 4.1 构建 GRU 模型
    • 4.2 实例化模型、定义损失函数与优化器
    • 4.3 模型概要
  • 5. 模型训练
    • 5.1 定义训练函数
    • 5.2 定义评估函数
    • 5.3 定义模型训练主程序
    • 5.4 执行模型训练过程
  • 6. 模型预测
    • 6.1 定义预测函数
  • 7. 模型验证
    • 7.1 验证集预测
    • 7.2 验证集评估
      • 7.2.1 回归拟合图
      • 7.2.2 评估指标
  • 8. 模型测试
    • 8.1 测试集预测
    • 8.2 测试集评估
      • 8.2.1 回归拟合图

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