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

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

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 ...

神经网络概览及算法详解

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R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化

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...

Python电力负荷:ARIMA、LSTM神经网络时间序列预测分析

Python电力负荷:ARIMA、LSTM神经网络时间序列预测分析

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32059 分析师:Eileen 电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能,本文通过对数据的提取,帮助客户分别对不同客户端日,月,年的用电负荷情况进行分析,并通过模型对单户负荷情况进行预测(点击文末“阅读原文”获取完整数据)。 解决方案 ...

Python用Lstm神经网络、离散小波转换DWT降噪对中压电网电压时间序列预测

Python用Lstm神经网络、离散小波转换DWT降噪对中压电网电压时间序列预测

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31149 对于电力公司来说,对局部放电的准确预测可以显著降低人力物力成本。据调查,80%的输电设备损坏是随机发生的,而只有20%由于老化。 而损坏案例中又有85%是由于局部放电现象的发生。电厂98%的维护费用于支付维修师的薪资。因此,准确的预测电网...

PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子

PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子

全文下载链接:http://tecdat.cn?p=26519 一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题:预测天然气价格,预测范围为 10 天。“进入”时间步长也设置为 10 天。) 只需要 10 天来推断接下来的 10 天。可以使用 10 天的历史数据集以在线学习的方式重新训...

python深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列

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原文链接:http://tecdat.cn/?p=25410 通过训练具有小型中心层的多层神经网络重构高维输入向量,可以将高维数据转换为低维代码。这种神经网络被命名为自编码器_Autoencoder_(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 自编码器是_非线性_降_维_ 技术用于特征的无监督学习,...

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

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-...

Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测

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原文链接:http://tecdat.cn/?p=27279  此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列。 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN),它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包...

Python用RNN神经网络:LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测

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原文链接:http://tecdat.cn/?p=27042 该数据根据世界各国提供的新病例数据(查看文末了解数据获取方式)提供。 获取时间序列数据 df=pd....

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