自回归( AR) 模型用来描述现值与过去值之间的关系,使用指标自身的数据对自身进行预测。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
2.1 Holt-Winters 三参数指数平滑模型表 2.2 ARIMA模型 2.3 SARIMA模型 2.4 LSTM模型 3 数据检验与分解 3.1 单位根检验 3.2 序列分解 4 建立时间序列模型 4.1 模型识别 4.2 ARIAM模型 4.2.1 ARIMA(3,1,3)模型拟合 4.2.2 参数估计和模型检验 5 模型比较与预测 5.1 三参数指数平滑模型拟合 5.2 ARIMA(3,1...
此处手动设定为 ARIMA(5, 1, 2),并使用模型拟合。 from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA # 使用ARIMA模型拟合时间序列的线性部分 model_arima = ARIMA(df['Value'], order=(5, 1, 2)) arima_result = model_arima.fit() # 生成预测值并绘制图形 df['ARIMA_Prediction'] = arima_result.predi...
多种预测模型（如arima、lstm）对安琪酵母的预测结果 分析安琪酵母经营数据或股价走势时，ARIMA模型和LSTM神经网络是两种常见预测工具，二者呈现不同特性，在不同场景下各有优劣。基于安琪酵母近十年经营财报及二级市场数据展开实证分析，两种模型在具体预测场景中展现出差异化表现。ARIMA模型基于时间序列自回归原理构建，...
LSTM网络是循环神经网络(RNN)的一种特殊类型,它能够记忆长期的信息,非常适合处理时间序列数据。在本研究中,我们首先读取了ARIMA模型的残差数据,然后创建了序列数据,这些数据被用来训练LSTM网络。LSTM网络通过学习序列数据中的模式,能够预测未来的数据点。我们定义了编码器、解码器和注意力机制等网络结构,以提高模型的性能...
基于arima-lstm-bp组合模型的股指预测研究 股指预测模型构建需整合多种算法优势，市场波动受多重因素影响，单一模型常存在局限性。组合模型通过弥补各算法短板，形成更稳定预测框架，这里介绍融合时间序列分析与神经网络的复合建模策略。数据准备阶段需收集标的指数至少五年日频数据，涵盖开盘价、收盘价、最高价、最低价、...
基于LSTM-ARIMA模型股票预测研究 摘要:随着理财观念的不断深化,股票作为金融资产在资本市场的投资价值逐渐显现。因此,对股票价格的预测越来越成为当下专家学者的研究重点。其中,股价涨跌幅趋势的研究能够帮助投资者制定个性化选股策略,从而提高可行性、降低风险,以此达到投资收益率最大化。本文选取不同领域的6支股票进行分析...
融合WD-ARIMA-LSTM模型的短期风速精准预测研究.docx,融合WD-ARIMA-LSTM模型的短期风速精准预测研究 一、引言 1.1 研究背景与意义 在全球能源结构加速转型的大背景下,风能作为一种清洁、可再生且储量丰富的能源,在电力生产领域的地位愈发重要。风力发电凭借其环保、可持续
ARIMA模型是一种基于时间序列分析的模型，被广泛应用于股票市场的预测中。它基于时间序列的自相关性、差分后的平稳性和移动平均性。ARIMA模型有三个关键参数：p（自回归阶数）、d（差分阶数）和q（移动平均阶数）。通过对历史数据的分析，可以找到最佳的参数来构建ARIMA模型。LSTM模型是一种基于人工神经网络的模型，...
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...