如何在MATLAB环境中构建并训练LSTM与ARIMA模型进行股票价格预测？请提供详细步骤和代码示例。

在股票价格预测领域，结合LSTM与ARIMA模型可以提供更为准确的预测结果。以下是在MATLAB环境中构建和训练这两种模型的详细步骤和代码示例：（步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略）

参考资源链接：[MATLAB结合LSTM与ARIMA预测股票价格](https://wenku.csdn.net/doc/5rmth38o6j?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备股票历史数据集，并进行数据预处理，包括归一化、划分训练集和测试集等。在MATLAB中，你可以使用内置函数如'datastore'来管理大型数据集，然后使用'Normalization'函数进行特征标准化处理。

对于LSTM模型，你可以使用MATLAB的深度学习工具箱来定义和训练网络。在构建网络时，你需要确定网络层数、每层的神经元数量以及激活函数。在训练过程中，你将设定训练参数，比如迭代次数、学习率和优化器，可以使用Adam算法以提高训练效率。

而对于ARIMA模型，MATLAB提供了'arima'类，可以帮助你直接构建和估计模型。你需要根据数据特点确定ARIMA模型的参数p、d、q。在模型拟合之后，你可以使用'forecast'函数进行未来股票价格的预测。

为了评估模型的预测性能，你可以使用均方根误差(RMSE)作为评价指标。在MATLAB中，你可以编写函数计算预测值与实际值之间的RMSE。

最后，你可以比较两种模型的预测结果，分析各自的优缺点，并据此为股票投资提供参考。

通过阅读《MATLAB结合LSTM与ARIMA预测股票价格》这份资料，你将获得更为深入的理解和实操经验。这份硕士论文详细记录了从数据准备、模型构建、训练到评估的全过程，适合那些希望将理论与实践相结合的读者。论文中的研究方法和发现不仅对股票价格预测具有指导意义，也能为其他时间序列分析问题提供借鉴。

参考资源链接：[MATLAB结合LSTM与ARIMA预测股票价格](https://wenku.csdn.net/doc/5rmth38o6j?spm=1055.2569.3001.10343)