文章 2024-04-23 来自:开发者社区

Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性

原文链接:http://tecdat.cn/?p=26562 该项目包括: 自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。 将时间序列数据转换为分类问题。 使用 TensorFlow 的 LSTM 模型 由 MSE 衡量的预测准确性 GPU 设置(如果可用) ...

Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性
文章 2024-04-23 来自:开发者社区

数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子

原文链接: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练网络。 数据集是天然气价格(查看文末了解数据获取方式) ,具有...

数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子

神经网络概览及算法详解

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文章 2024-04-22 来自:开发者社区

MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类

原文链接:http://tecdat.cn/?p=26318 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。 要训练深度神经网络对序列数据的每个时间步进行分类,可以使用 _序列对序列 LSTM 网络_。序列_对_序列 LSTM 网络使您能够对序列数据的每个单独时间步进行不同的预测。 此示例使用从佩戴在身上的智能手机获取的传感器...

MATLAB用深度学习长短期记忆 (LSTM) 神经网络对智能手机传感器时间序列数据进行分类
文章 2024-04-18 来自:开发者社区

【视频】Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析|数据分享

长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络,能够学习长期依赖关系。 视频:LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测应用 ...

【视频】Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析|数据分享
文章 2024-04-18 来自:开发者社区

Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23544  下面是一个关于如何使用长短期记忆网络(LSTM)来拟合一个不平稳的时间序列的例子。 每年的降雨量数据可能是相当不平稳的。与温度不同,温度通常在四季中表现出明显的趋势,而雨量作为一个时间序列可能是相当不平稳的。夏季的降雨量与冬季的降雨量一样多是很常见的。 下面是某地区2020年11月降雨量的图解。 ...

Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析
文章 2024-04-18 来自:开发者社区

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

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_。 自编码器是_非线性_降_维_ 技术用于特征的无监督学习,它们可以学习比主成分分析效果更好的低维代码,作为降低数据维数的工具。 异常心跳检测 如果提供了足够的类似于某种底层模式的训练数据,我们可以训练网络来学习数据中的模式。异常测试点...

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
文章 2024-04-18 来自:开发者社区

RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

2017 年年中,R 推出了 Keras 包 _,_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库,具有 CPU 和 GPU 功能。本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据,其中 t∈T 是观察...

RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测
文章 2024-04-18 来自:开发者社区

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

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现在的数据预测未来值的过程。提取并准备此历史数据点,来尝试预测数据集所...

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
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24431  配置神经网络很困难,因为没有关于如何去做的好的理论。 您必须系统地从动态和客观结果的角度探索不同的参数配置,以尝试了解给定预测建模问题的情况。 在本教程中,您将了解如何探索如何针对时间序列预测问题配置 LSTM 网络参数。 完成本教程后,您将了解: 如何调整和解释训练时期...

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...

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