(5)利用所建立模型对时间序列进行预测。 1.2 LSTM神经网络 长短期记忆网络(LSTM)1是一种时间循环神经网络,它的提出是为了解决一般循环神经网络I网络的长期依赖问题,同时可以避免梯度消失的问题。 长短期记忆神经网络在循环网络2的隐藏层的神经单元中增加了一种用来记忆过去信息的记忆单元结构,增加了input 、 forget 和...
在其他集成技术中,如上图所示,具有长期短期记忆(LSTM)的混合集成学习可以用来预测金融时间序列。AdaBoost算法用于对来自多个独立的长期短期记忆(LSTM)网络进行组合预测。 首先,利用AdaBoost算法对数据进行训练,从原始数据集中生成替换样本,得到训练数据;然后,利用LSTM分别对每个训练样本进行预测;最后,采用AdaBoost算法对所有...
利用1958—2017年青海省38个气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数(SPI),并建立了SPI序列自回归移动平均模型(ARIMA)、长短时记忆神经网络模型(LSTM)和基于二者优点提出的ARIMA-LSTM组合模型;对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型,以西宁站点为例,对多尺度SPI值进行预测,借助均方根误差(RMSE)、...
基于LSTM-ARIMA组合模型的区域短期用电量预测 0 引言 电力能源是与人们日常生活息息相关的,然而由于电力能源的调度存在延时性,导致电力资源没有进行合理分配,电力浪费与短缺的两极化现象依然存在。针对这些问题,发展改革委[1]在2016年提出电力企业应总结2016年电力生产运行情况,分析预测2017年电力供需形势,提出政策建议,...
1.2 LSTM神经网络 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Python代码实现 💥1 概述 1.1 ARIMA模型 ARIMA模型,即差分整合移动平均自回归模型,又称整合滑动平均自回归模型﹐是经典的时间序列预测方法之一。20世纪70年代,由统计学家Box 和Jenkins提出。ARIMA (p,d,q)模型是ARMA(p,q)模型的扩展,是ARMA(p, q)模...
参数调优:无论是ARIMA模型还是LSTM模型,都需要进行参数调优以获得最佳的预测效果。可以通过交叉验证、网格搜索等方法来寻找最优参数组合。 结果评估:使用合适的评估指标(如均方误差、平均绝对误差等)对预测结果进行评估,以验证模型的预测性能。 结语 ARIMA与LSTM作为时间序列预测领域的两大主流模型,各有其独特的优势和应...
在其他集成技术中,如上图所示,具有长期短期记忆(LSTM)的混合集成学习可以用来预测金融时间序列。AdaBoost算法用于对来自多个独立的长期短期记忆(LSTM)网络进行组合预测。 首先,利用AdaBoost算法对数据进行训练,从原始数据集中生成替换样本,得到训练数据;然后,利用LSTM分别对每个训练样本进行预测;最后,采用AdaBoost算法对所有...
在其他集成技术中,如上图所示,具有长期短期记忆(lstm)的混合集成学习可以用来预测金融时间序列。 adaboost算法用于对来自多个独立的长期短期记忆(lstm)网络进行组合预测。 首先,利用adaboost算法对数据进行训练,从原始数据集中生成替换样本,得到训练数据...
《基于CEEMDAN-ARIMA-LSTM组合模型的突发公共卫生事件舆情热度分析》一、引言随着互联网的飞速发展,社交媒体和各种在线平台已成为公众获取信息、表达观点和进行交流的重要渠道。突发公共卫生事件发生时,网络舆情热度急剧上升,如何有效分析和预测舆情热度成为政府、企业和学术界关注的焦点。本文提出了一种基于CEEMDAN-ARIMA-...
以上的国内外的网络舆情热度预测大多数采用的是机器学习算法和深度学习算法,大多数使用单一的模型或者组合模型,优点是相对简单,预测效率较高,缺点是不能适应不同类型时间序列数据的需要,一定程度上影响整体的预测效果。结合突发公共卫生事件舆情治理和目前已有的舆情预测研究成果,文章通过ARIMA算法和加入注意力机制LSTM对...