原文:Stock price prediction using LSTM, RNN and CNN-sliding window model 股票市场或股票市场对当今经济产生深远影响。股价的上涨或者下跌对投资者的收益具有重要的决定作用。现有的预测方法使用线性(AR,MA,ARIMA)和非线性算法(ARCH,GARCH,神经网络),但它们侧重于使用每日结算预测单个公司的股票指数变动或价格预测 ...
学习深度神经网络快1年,做了很多的demo(例如:MNIST集数字识别,物体检测,物体分类等),实现过各种神经网络结构,其中包括DNN,CNN,RNN,LSTM等等;但是在实现这些demo或者网络结构过程中,都是使用现成的数据集或者模型,直接搭建,调试,就可以出结果;所以有强烈的愿望需要“从头到脚”,实现一个神经网络的预测模型。 我时常...
张涵在对比短期股票波动率预测方法时发现,RNN的记忆不具有长期性,不适合单独用于股票预测分析;张晓春,在处理传统RNN预测方法时,利用融合了Batch 策略的LSTM模型解决了该传到过程中梯度爆炸、消失现象等特征印象。考虑到金融市场的复杂性和多变性,方义秋创新性地通过联合两个模型的RMSE 损失函数,使联合模型中的每个分支...
基于贝叶斯(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测,bayes-CNN-LSTM多特征输入模型。 780 8 16:08:46 App 【122集付费!】从入门到精通CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络一口气学完! 112 -- 0:35 App 【Transformer-LSTM时序预测】Transformer-LSTM单变量时间序列...
长短时记忆网络是一种特殊的循环神经网络(RNN),设计用于解决长序列依赖问题。在时间序列预测中,LSTM能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。 3.3 注意力机制(Attention) 注意力机制是一种让模型能够自动地关注输入数据中重要部分的技术。在时间序列预测中,注意力机制可以帮助模型关注与当前预测最相关的历史信息。
时间序列预测是指利用历史数据来预测未来数据点或数据序列的任务。在时间序列分析中,数据点的顺序和时间间隔都是重要的信息。CNN+LSTM网络结合了卷积神经网络(CNN)的特征提取能力和长短时记忆网络(LSTM)的时序建模能力,用于处理具有复杂空间和时间依赖性的时间序列数据。
情感分类模型介绍CNN、RNN、LSTM、栈式双向LSTM 1、文本卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络经常用来处理具有类似网格拓扑结构(grid-like topology)的数据。例如,图像可以视为二维网格的像素点,自然语言可以视为一维的词序列。卷积神经网络可以提取多种局部特征,并对其进行组合抽象得到更高级的特征表示。实验表明,卷积神经网络...
在需求预测中,深度学习算法通常是指循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)。关于使用CNN进行需求预测的论文相对较少,因为CNN主要用于处理图像数据和提取空间特征,在时间序列预测领域并不是首选的模型。这两种算法对于处理时间序列数据和具有时间相关性的需求预测问题非常有效。
目前关于碳排放量的预测还没有一个公认的统一的预测模型,通过阅读文献,可以发现CNN-LSTM模型对居民价格消费指数、短时交通流、中国消费者信心指数以及股票指数问题在预测方面展示出优越的性质,结合碳排放量数据的特性,本文将构建一个基于CNN-LSTM模型的中国碳排放量实时预测模型。通过使用多层CNN网络提取碳排放影响因素的...
三、基于LSTM的故障时间序列预测模型故障时间序列预测是工业界和学术界广泛关注的问题,其对于设备的预防性维护、故障预警以及优化运行等方面具有重大的实际价值。近年来,随着深度学习技术的快速发展,尤其是循环神经网络(RNN)及其变体,如长短期记忆网络(LSTM)的广泛应用,使得故障时间序列预测的研究取得了显著的进展。 LSTM...