文章 2024-05-06 来自:开发者社区

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语言神经网络模型金融应用预测上证指数时间序列可视化
文章 2024-05-06 来自:开发者社区

R语言中的神经网络预测时间序列:多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)数据分析报告

用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测。请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往往很慢(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 ...

R语言中的神经网络预测时间序列:多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)数据分析报告

大数据之R语言速成与实战

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文章 2024-04-29 来自:开发者社区

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语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化
文章 2024-04-26 来自:开发者社区

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
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测:ARIMA,KNN和神经网络时间序列分析

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24057 1.概要 本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价,然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。 2.简介 预测算法是一种试图根据过去和...

文章 2024-04-17 来自:开发者社区

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KERAS循环神经网络(RNN)模型预测多输出变量时间序列
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言KERAS用RNN、双向RNNS递归神经网络、LSTM分析预测温度时间序列、 IMDB电影评分情感

在这篇文章中,我们将回顾三种提高循环神经网络的性能和泛化能力的高级方法。我们将在一个温度预测问题上演示这三个概念,我们使用来自安装在建筑物屋顶的传感器的数据点的时间序列。 概述 安装在建筑物屋顶的传感器的数据点的时间序列,如温度、气压和湿度,你用这些数据点来预测最后一个数据点之后24小时的温度。这是一个相当具有挑战性的问题,它体现了在处理时间序列时遇到的许多常见困难。 我...

R语言KERAS用RNN、双向RNNS递归神经网络、LSTM分析预测温度时间序列、 IMDB电影评分情感
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

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语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测

在本文中,我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念,我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。 概述 在本文中,我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。在最后,您将了解有关将循环网络与Keras一起使用的大部分知识。您可以访问来自建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列,例如温度,气压和湿度,这些数据点可用于预测最后一...

R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

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语言神经网络模型预测车辆数量时间序列

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