CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + 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),介绍一种多特征变量序列预测模型CNN-LSTM,以提高时间序列数据的预测性能。该数据集一共有天气、温度、湿度、气压、风速等九个变量,通过滑动窗口制作数据集,利用多变量来预测风速。 LSTF(Long Sequenc...
特征提取能力强:CNN可以高效提取数据的空间特征,GRU捕捉时间特征,两者结合大幅提高模型表现。 计算效率高:GRU相较于LSTM,参数更少,计算速度更快,适合实时应用。 鲁棒性好:对处理缺失数据或噪声数据有较好的稳定性。 缺点 对数据量要求较高:需要大量数据进行训练以达到较好的效果。 可能出现梯度消失:在长时间序列处理...
读取数据->生成标签(下一天收盘价)->分割数据集->LSTM模型预测->可视化->预测结果评估 LSTM网络结构: 函数介绍: 1、generate_label 生成标签(下一天收盘价) 2、generate_model_data 分割数据集 3、evaluate 结果评估 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: ...
CNN(卷积神经网络)和 LSTM(长短期记忆网络)分别在特征提取和捕获时间依赖性方面各有独特优势,因此将这两者结合起来构建混合模型,能够有效提升预测性能。 本案例将介绍如何基于 PyTorch 实现一个 CNN-LSTM 混合模型用于时间序列预测,并展示相关的可视化图形,帮助大家直观理解模型表现。 CNN-LSTM 的混合模型结合了 CNN 提...
LSTM网络结构: 函数介绍: 1、generate_label 生成标签(下一天收盘价) 2、generate_model_data 分割数据集 3、evaluate 结果评估 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 ...
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 ...
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
LSTM网络结构: 函数介绍: 1、generate_label 生成标签(下一天收盘价) 2、generate_model_data 分割数据集 3、evaluate 结果评估 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 ...
下面我们开始使用三种不同的时间序列算法:SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM,进行建模并比较。 对于所有三个模型,都使用预测下一个数据点进行预测。Walk-forward验证是一种用于时间序列建模的技术,因为随着时间的推移,预测会变得不那么准确,因此更实用的方法是在实际...