R语言神经网络与决策树的银行顾客信用评估模型对比可视化研究
在数字化时代，顾客信用评估成为商业决策中的重要一环。无论是金融机构的信贷审批，还是电商平台的用户信用管理，都需要对顾客的信用状况进行准确评估（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言神经网络模型金融应用预测上证指数时间序列可视化
本文旨在利用神经网络模型来帮助客户预测上证指数的收盘价，通过分析不同历史数据作为输入，建立模型并进行预测（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32198 多元时间序列建模一直是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的研究人员的主题（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 多元时间序列预测的一个基本假设是，其变量相互依赖。 在本文中，我们专门针对客户的多元时间序列数据设计了神经网络框架，拟合单隐层神经网络，可能存在跳跃层连接。 ...
R语言用FNN-LSTM假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测4个案例
全文链接:http://tecdat.cn/?p=23792 在最近的一篇文章中，我们展示了一个LSTM模型，通过假近邻（FNN）损失进行正则化，可以用来重建一个非线性动态系统（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据） 在这里，我们探讨了同样的技术是如何协助预测的。与 "普通LSTM "相比，FNN-LSTM在数据集上提高了性能，特别是在多步骤预测的初始阶段。 ...
R语言深度学习KERAS循环神经网络(RNN)模型预测多输出变量时间序列
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23902 递归神经网络被用来分析序列数据。它在隐藏单元之间建立递归连接，并在学习序列后预测输出。 在本教程中，我们将简要地学习如何用R中的Keras RNN模型来拟合和预测多输出的序列数据，你也可以对时间序列数据应用同样的方法。我们将使用Keras R接口在R中实现神经网络： 准备数据 定义模型 ...
R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据
回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。在本教程中，我们将简要地学习如何通过使用R中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据。在这里，我们将看到如何创建简单的回归数据，建立模型，训练它，并最终预测输入数据。该教程包括 生成样本数据集 建立模型 训练模型并检查准确性 预测测试数据 源代码列表 我们将从加载R的...
R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列
具有单个隐藏层和滞后输入的前馈神经网络，可以用于预测单变量时间序列。将神经网络模型拟合到以时间序列的滞后值作为输入的时间序列。因此它是一个非线性的模型，不可能得出预测区间。 因此我们使用仿真。 读取数据进行可视化： ## # A tibble: 6 x 2 ## ...
R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩
在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型。 神经网络（或人工神经网络）具有通过样本进行学习的能力。人工神经网络是一种受生物神经元系统启发的信息处理模型。它由大量高度互连的处理元件（称为神经元）组成，以解决问题。它遵循非线性路径，并在整个节点中并行处理信息。神经网络是一个复杂的自适应系统。自适应意味着它可以通过调整输入权重来更改其内部结构。 该神经网络旨在解决人类容易遇到的问...
R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析
当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。我们之前使用Python进行CNN模型回归 ，在本文中，我们在R中实现相同的方法。 我们使用一维卷积函数来应用CNN模型。我们需要Keras R接口才能在R中使用Keras神经网络API。如果开发环境中不可用，则需要先安装。本教程涵盖： 准备...
R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析
在先前我们提供了Nelson-Siegel模型收敛失败的示例，我们已经展示了它的一些缺陷。 蒙特卡洛模拟帮助 for(j in 1:N_SIMULATIONS) { oldYields = NSrates(pp, MATURITY_BASES) newYi...
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