摘要由于现实中的时间序列通常同时具有线性和非线性特征,传统ARIMA模型在时间序列建模中常表现 出一定局限性。对此,提出基于ARIMA和LSTM混合模型进行时间序列预测。应用线性ARIMA模型进行时间 序列预测,用支持向量回归(SVR)模型对误差序列进行预测,采用深度LSTM模型对ARIMA模型和SVR模型的 预测结果组合,并将贝叶斯优化算法用于...
摘要 由于现实中的时间序列通常同时具有线性和非线性特征,传统 ARIMA模型在时间序列建模中常表现出一定局限性。对此,提出基于 ARIMA和LSTM混合模型进行时间序列预测。应用线性 ARIMA模型进行时间序列预测,用支持向量回归(SVR)模型对误差序列进行预测,采用深度 LSTM模型对 ARIMA模型和 SVR模型的预测结果组合,并将贝叶斯优化...
ＡＲＩＭＡ用于提取线性特征，而ＡＮＮ和ＳＶＲ用于提取残差特征，最后对两者进行组合，后者应用ＰＳＯ选择模型参数。文献［８］提出ＡＲＩＭＡ ＳＶＲ＿ｓ混合模型，首先将时间序列分解为高波动率和低波动率两部分，并分别使用ＡＲＩＭＡ和ＡＲ＿ＳＶＲ对两部分建模，最后将两者结果组合。实验结果证明，混合模型...
基于条件谱矩的时间序列分析(以轴承故障诊断为例,MATLAB) 完整代码: mbd.pub/o/bread/mbd-ZJqTkp1u 一种新的一维时间序列信号盲解卷积算法(以旋转机械故障诊断为例) 研究结果表明:小型简单旋转机械的声、振信号混合系统更接近瞬时模型,而现实工况环境中的大型机械设备、复杂机械结构的机械声、振信号耦合系统由于各...
为此,本文提出了一种基于ARIMA-LSTM混合模型的云平台软件老化预测方法。该研究方法结合了自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和长短期记忆网络(LSTM)的优势,以实现更为精准的预测结果。 二、相关技术背景 1. ARIMA模型:ARIMA是一种常见的统计学方法,主要用于分析时间序列数据并预测未来的变化趋势。其通过整合差分和自回归(...
由于现实中的时间序列通常同时具有线性和非线性特征,传统ARIMA模型在时间序列建模中常表现出一定局限性.对此,提出基于ARIMA和LSTM混合模型进行时间序列预测.应用线性ARIMA模型进行时间序列预测,用支持向量回归(SVR)模型对误差序列进行预测,采用深度LSTM模型对ARIMA模型和SVR模型的预测结果组合,并将贝叶斯优化算法用于选择深度LS...
本文旨在利用ARIMA与LSTM结合的混合模型,对股票价格指数进行趋势预测。ARIMA模型适合处理时间序列的线性特征,而LSTM能够捕捉数据中的非线性关系。通过对股票价格数据的预处理与分析,构建预测模型,并与传统预测方法进行比较,验证了混合模型在预测准确性上的优势。最后,研究结果为投资决策提供了理论支持。 第一章 引言 1.1 ...
1.1 ARIMA 模型 ARIMA 模型由 Box 和 Jenkins 于 20 世纪 70 年代提出,是一种著名的时间序列预测方法,该模型的基本思想是将数据看成一个时间序列对象,再使用数学模型对该时间序列进行描述,训练完成的模型可以通过时间序列的过去值、现在值来预测未来的数据及趋势,在一些工业设备强度预测等问题中得到了广泛的应用。
Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据 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 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 深度学习:Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 ...
Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据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深度学习:Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型PYTHON用LST...