单站点多变量单步预测问题---基于CNN-LSTM实现多变量时间序列预测股票价格。 注:CNN+LSTM是一种将卷积神经网络(CNN)和LSTM结合起来的模型。CNN用于提取输入数据的空间特征,LSTM用于建模时序关系。CNN-LSTM常用于处理图像序列、视频序列等具有时空信息的数据。在CNN-LSTM可以学习到输入数据中的空间信息和时序依赖关系,并...
本文探讨基于CNN-LSTM模型实现多变量时间序列预测的具体步骤与案例，适用于单站点多变量的单步预测问题，以股票价格预测为例。CNN-LSTM结合了卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM），前者擅长提取输入数据的空间特征，后者用于捕捉时序依赖关系，共同应用于具有时空信息的数据处理，如图像序列、视频序列...
(论文加源码)基于DEAP的脑电情绪识别(四分类)(数据增强和扩充)(五种模型作对比:一维 CNN,LSTM和二维和三维 CNN和带有LSTM的级联CNN) 摘要: 在本项目中,创建一个基于效价/唤醒模型的情绪识别或分类系统。脑电图(EEG)信号将主要用于创建该模型。不同的刺激在EEG信号中引发不同的反应。将使用不同类型的视频刺激及...
用于人类活动识别的LSTM-CNN模型第一个可穿戴的数据集是“ ,该包含30位受试者的记录,这些受试者在进行带有腰部安装式智能手机的嵌入式智能手机的同时进行日常生活(ADL)活动。 每个人都在腰上佩戴智能手机(三星Galaxy S II)进行六项活动。 从嵌入式加速度计和陀螺仪中,以50Hz的恒定速率捕获3轴线性加速度和3轴角...
单站点多变量单步预测问题---基于CNN-Bi-LSTM实现多变量时间序列预测股票价格。 二、实现过程 2.1 读取数据集 df=pd.read_csv("data.csv",parse_dates=["Date"], index_col=[0]) print(df.shape) print(df.head()) fea_num = len(df.columns) df...
单站点多变量单步预测问题---基于CNN-Bi-LSTM-Attention实现多变量时间序列预测股票价格。 二、实现过程 2.1 读取数据集 df=pd.read_csv("data.csv",parse_dates=["Date"],index_col=[0])print(df.shape)print(df.head())fea_num=len(df.columns) df...
单站点多变量单步预测问题---基于CNN+LSTM+Attention实现多变量时间序列预测股票价格。 二、实现过程 2.1 读取数据集 df=pd.read_csv("data.csv",parse_dates=["Date"],index_col=[0])print(df.shape)print(df.head())fea_num=len(df.columns) df...