一、递归预测原理 二、CNN-LSTM-Attention原理 数据输入格式 结果展示 部分代码展示 完整代码 以往的时间序列预测都是划分训练集测试集进行评估精度的,缺少对未来数据的预测(虽然论文里大多也都是这么做的)。后台有很多小伙伴在应用过程中实际需要利用模型在评估精度后输出预测未来的数据。因此,今天给大家带来一期基于CNN...
#形如(samples,timesteps,input_dim)的3D张量 #而这个time_sequence_steps就是我们采用的时间窗口,即把一个时间序列当成一条长链,我们固定一个一定长度的窗口对这个长链进行采用 #这里使用了两个LSTM进行叠加,第二个LSTM的第一个参数指的是输入的维度,这和第一个LSTM的输出维度并不一样,这也是LSTM比较随意的地方...
金融时间序列预测方法合集:CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格(适用于时序问题)、相似度计算、各类评判指标绘图(数学建模科研适用) 1.使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌-CNN(卷积神经网络) 使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌 数据介绍 open 开盘价;close 收盘
4、lstm_model LSTM预测模型 5、main 主函数(含可视化) 可视化输出: 训练集测试集拟合效果: 评估指标: 1、RMSE:55.93668241713906 2、MAE:44.51361108752264 3、MAPE:1.3418267677320612 4、AMAPE:1.3420384401412058 3.基于随机森林预测股票未来第d+k天相比于第d天的涨/跌Random-Forest(随机森林) 基于随机森林预测股票...
金融时间序列预测方法合集:CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格(适用于时序问题)、相似度计算、各类评判指标绘图(数学建模科研适用) 1.使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌-CNN(卷积神经网络) 使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌 数据介绍 open 开盘价;close 收盘价;high 最高价 ...
在很多的时间序列预测任务中,利用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合模型是目前常见的深度学习解决方案之一。 CNN和LSTM各自有不同的特长,CNN擅长局部模式的捕捉,LSTM擅长捕捉序列的长依赖关系。通过混合这两种网络,可以非常好地学习时间序列数据中的复杂模式。
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1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.算法理论概述 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(
方法:论文介绍了CNN-LSTM模型的结构和功能,以及如何利用这种深度学习模型来处理时间序列数据,捕捉其中的长期依赖关系,并进行有效的价格预测。通过具体的实证分析,论证了使用深度学习模型CNN-LSTM预测比特币价格的有效性,并提出了未来研究和优化策略的方向。 创新点: ...