1.2 CNN - LSTM 模型 考虑到影响因素众多,故本文使用了一种基于 CNN - LSTM 的多变量预测模型,将数据的多个变量输入进神经网络模型中,通过 CNN 对数据进行特征提取,其中原理如下。 定义一段水位数据序列为细胞状态Ct由输入门和遗忘门的变化决定,其表达式如下:2 运行结果...
CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA) - 知乎 (zhihu.com) 前言 本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),介绍一种综合应用完备集合经验模态分解CEEMDAN与混合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA)的方法,以提高时间序列数据的预测性能。该方法的核心是使用CEEMDAN算法对时间序列进行分解,接着利用CNN-LSTM模型...
首先通过ARIMA对股票数据进行预处理,经过ARIMA(p = 2,q = 0,d = 1)预处理后,将股票序列输入神经网络(NN)或XGBoost。然后采用预训练 - 微调框架所形成的深度学习架构。预训练模型是基于序列到序列框架的基于注意力机制的CNN-LSTM模型,其中基于注意力机制的CNN作为编码器,双向LSTM作为解码器。该模型首先利用卷积操...
基于注意力机制的CNN(ACNN)能够捕捉LSTM可能无法捕捉的全局和局部依赖关系,从而增强了模型的鲁棒性。在我们所提出的编码器 - 解码器框架中,可以采用ACNN - LSTM结构。在人类认知系统中,注意力通常在记忆之前。ACNN能够捕捉长期依赖关系的原因在于它集成了多头自注意力和卷积。结合LSTM和ACNN能够增强结构优势以及对时...
长短期记忆(LSTM)模型凭借其记忆功能在剖析时间序列数据关系方面展现出优势,ARIMA 模型在时间序列分析中也有广泛应用,此外,CNN - LSTM 等组合模型(附数据代码)也为股票价格预测提供了新的思路。本文将对 LSTM、ARIMA 以及 CNN - LSTM 等模型在股票价格预测中的应用进行研究,并对它们的预测结果进行分析与比较,以期为...
首先通过ARIMA对股票数据进行预处理,经过ARIMA(p = 2,q = 0,d = 1)预处理后,将股票序列输入神经网络(NN)或XGBoost。然后采用预训练 - 微调框架所形成的深度学习架构。预训练模型是基于序列到序列框架的基于注意力机制的CNN-LSTM模型,其中基于注意力机制的CNN作为编码器,双向LSTM作为解码器。该模型首先利用卷积...
首先通过ARIMA对股票数据进行预处理,经过ARIMA(p = 2,q = 0,d = 1)预处理后,将股票序列输入神经网络(NN)或XGBoost。然后采用预训练 - 微调框架所形成的深度学习架构。预训练模型是基于序列到序列框架的基于注意力机制的CNN-LSTM模型,其中基于注意力机制的CNN作为编码器,双向LSTM作为解码器。该模型首先利用卷积...
长短期记忆(LSTM)模型凭借其记忆功能在剖析时间序列数据关系方面展现出优势,ARIMA 模型在时间序列分析中也有广泛应用,此外,CNN - LSTM 等组合模型(附数据代码)也为股票价格预测提供了新的思路。本文将对 LSTM、ARIMA 以及 CNN - LSTM 等模型在股票价格预测中的应用进行研究,并对它们的预测结果进行分析与比较,以期为...
首先通过ARIMA对股票数据进行预处理,经过ARIMA(p = 2,q = 0,d = 1)预处理后,将股票序列输入神经网络(NN)或XGBoost。然后采用预训练 - 微调框架所形成的深度学习架构。预训练模型是基于序列到序列框架的基于注意力机制的CNN-LSTM模型,其中基于注意力机制的CNN作为编码器,双向LSTM作为解码器。该模型首先利用卷积...
完整程序和数据下载方式私信博主回复:Python实现ARIMA-CNN-LSTM差分自回归移动平均模型结合卷积长短期记忆神经网络时间序列预测。 AI检测代码解析 import itertools import sys import math import numpy as np import pandas as pd from numpy import concatenate ...