【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码2
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码1：https://developer.aliyun.com/article/1501346 数据可视化 现在让我们来看看是什么样的数据。 plot(range(df.shape[0]),...
【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码1
时间序列预测在金融领域中扮演着举足轻重的角色，特别是在股票市场中。对于广大投资者和交易员而言，能够准确预测股票价格的变动趋势，不仅意味着能够在交易中做出更为明智的决策，还能够在风险管理中占据有利地位（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 本文将通过视频讲解，展示如何用LSTM模型进行股票收盘价的时间序列预测，并结合一个PYTHON中TENSORFLOW的长短期记忆神经网络(...
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。 ...
LSTM模型预测时间序列：根据历史销量数据预测商品未来销量
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LSTM+Transformer混合模型时间序列预测实战教学
视频教学：LSTM+Transformer混合模型时间序列预测实战_哔哩哔哩_bilibili模型结果： 代码：# pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsin...
【MATLAB第25期】基于MATLAB的LSTM深度学习模型的自动检测时间序列数据峰值算法
【MATLAB第25期】基于MATLAB的LSTM深度学习模型的自动检测时间序列数据峰值算法一、主程序代码clear, clc, close all addpath(genpath('./functions')) %导入LSTM模型函数 %% 1.导入数据 load('ECGData.mat'); ecg=ECGData.Data(3,1:1000); ...
使用LSTM深度学习模型进行温度的时间序列单步和多步预测（三）
结果可视化plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.plot(pivoted.index, pivoted.temp_absolute_original, color=’blue’, label=’original’) plt.plot(pivoted.index, pivoted.temp_absolute_forecast, color=...
使用LSTM深度学习模型进行温度的时间序列单步和多步预测（二）
timesteps-样本的长度。功能-使用的功能数量。建模之前的第一件事是将2D格式的数据转换为3D数组。以下功能可以做到这一点：例如，如果我们假设整个数据是数据的前10行，那么我们将过去3个小时用作特征，并希望预测出1步：def create_X_Y(ts: np.array, lag=1, n_ahead=...
使用LSTM深度学习模型进行温度的时间序列单步和多步预测（一）
本文的目的是提供代码示例，并解释使用python和TensorFlow建模时间序列数据的思路。本文展示了如何进行多步预测并在模型中使用多个特征。本文的简单版本是，使用过去48小时的数据和对未来1小时的预测(一步)，我获得了温度误差的平均绝对误差0.48(中值0.34)度。利用过去168小时的数据并提前24小时进行预测，平均绝对误差为摄氏温度...
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