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...
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...
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...
提出了基于ARIMA和LSTM混合模型的林业产品销售价格预测系统.系统设计分析和数据库设计确保了系统整体性能.通过对历史数据的预处理,提高了数据质量.利用ARIMA模型和LSTM残差预测进行价格预测,并将两者融合以得到最终预测结果.实验结果显示,该系统的预测误差控制在3以下,具有更高的准确性和较强的可靠性,可为产品价格波动的...
混合模型深度学习ARIMA-LSTM房价问题既是经济问题,又是民生问题.房地产作为国家经济的主导性和支柱性产业,同时也与居民的生活紧密相关.因此,对房价进行准确把控,构建精准的房价预测模型,不仅可以帮助居民合理消费,有效保护资产也有利于国家对房地产市场的管理和调控,稳定经济,保证民生.房价作为一个复杂的研究对象,受多...