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。

前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）作为深度学习中的一种基本网络结构，以其强大的非线性拟合能力和自适应性，在金融时间序列预测中展现出巨大的潜力。前馈神经网络通过模拟人脑神经元的连接方式，构建了一个多层次的计算模型，能够自动学习和提取数据中的复杂特征和规律，从而对未来的市场走势进行预测。

本文旨在探讨基于前馈神经网络实现股票单变量时间序列预测的方法。首先，我们将介绍前馈神经网络的基本原理和网络结构，为后续的研究提供理论基础。接着，我们将详细阐述如何使用前馈神经网络对股票时间序列数据进行建模和预测，包括数据的预处理、模型的构建、训练和优化等关键步骤。此外，我们还将探讨一些改进策略，如集成学习、特征选择等，以提高预测模型的准确性和鲁棒性。