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项目简介
本项目是基于PyTorch框架的机器学习项目，借助LSTM（长短期记忆）神经网络，对上海证券交易所（SHSE）和深圳证券交易所（SZSE）的300指数进行预测，是机器学习课程设计的一部分。
项目的主要特性和功能
- 时间序列预测模型：运用LSTM神经网络构建时间序列预测模型，可捕捉序列中的长期依赖关系。
- 数据预处理：对原始数据做归一化处理，划分训练集和测试集。
- 批量处理：按批次获取训练和验证数据，实现模型的批量训练。
- 训练与优化：采用AdamW优化器和MSELoss损失函数训练模型，通过梯度裁剪和日志输出监控训练过程，使用学习率调度器调整学习率。
- 评估与可视化：在验证集上评估模型性能，绘制预测结果和真实值的对比图。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，以下是安装使用步骤：
1. 安装必要的库和依赖，包括Python和PyTorch，使用pip安装：
bash
pip install torch
3. 运行代码：打开Proj4_NNCode.py文件并运行，代码会自动进行数据处理、模型训练、评估和可视化：
bash
python Proj4_NNCode.py
4. 调整参数：根据实际情况调整模型参数和配置，如隐藏层维度等。若需进一步定制或修改代码，请遵循Python语法规则和最佳实践。
5. 备份：理解代码逻辑和结构后再进行更改，避免潜在错误，注意备份原始代码和数据以防意外。
通过以上步骤，可顺利运行和使用本项目进行SHSE和SZSE300指数的预测。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】