摘 要
随着金融市场的复杂性日益增加，对金融时间序列数据的精准分析与预测成为学术界和业界关注的核心问题。本研究旨在利用机器学习方法改进金融时间序列数据的建模能力，以提升预测精度并揭示潜在市场规律。研究选取了多种典型机器学习算法，包括长短期记忆网络（LSTM）、随机森林和支持向量回归等，并结合特征工程优化输入变量，同时引入注意力机制增强模型对关键信息的捕捉能力。实验结果表明，基于LSTM的模型在非线性时间序列预测中表现出显著优势，其均方误差较传统统计方法降低约25%。此外，通过对比分析发现，融合多源数据特征能够进一步提高预测性能。本研究的主要贡献在于提出了一种集成注意力机制的深度学习框架，有效解决了金融时间序列中的长期依赖性和噪声干扰问题，为实际应用提供了可靠的技术支持。
【关键词】金融时间序列；机器学习；长短期记忆网络
目 录
一、绪论 1
（一）金融时间序列分析的研究背景与意义 1
（二）基于机器学习的领域研究现状综述 1
二、数据预处理与特征工程 2
（一）时间序列数据的清洗与标准化 2
（二）特征提取与维度约简技术应用 2
（三）数据增强对预测模型的影响分析 3
三、机器学习算法在时间序列中的应用 3
（一）常见机器学习算法的适用性评估 3
（二）深度学习模型在金融预测中的表现 4
（三）算法优化与超参数调优策略探讨 4
四、预测模型构建与性能评估 5
（一）模型选择与训练过程设计 5
（二）预测结果的误差分析与改进措施 5
（三）实证研究与案例分析 6
五、结论 7
参考文献 8
