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,该模型首先利用基于注意力机制的多尺度卷积来提取原始股票数据的深层特征,然后利用长短期记忆网络挖掘时间序列特征,最后采用XGBoost模型进行微调。结果表明,该混合模型更为有效,能够帮助投资者或机构实现扩大收益和规避风险的目的。
evaluate(x_test, y_val, verbose=0) print(f"CNN-LSTM Test Accuracy: {scores_cnn_lstm[1]*100:.2f}%") scores_cnn_lstm_attention = cnn_lstm_attention_model.evaluate(x_test, y_val, verbose=0) print(f"CNN-LSTM with Attention Test Accuracy: {scores_cnn_lstm_attention[1]*100:.2f}%")...
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。
LSTM算法接受三个输入:先前的隐藏状态,先前的单元状态和当前输入。该hidden_cell变量包含先前的隐藏状态和单元状态。的lstm和linear层变量用于创建LSTM和线性层。 在forward方法内部,将input_seq作为参数传递,该参数首先传递给lstm图层。lstm层的输出是当前时间步的隐藏状态和单元状态,以及输出。lstm图层的输出将传递到该l...
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...
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科研人必学!Python+PyTorch 全流程实战机器学习,涵盖 BP 神经网络 / CNN/RNN/LSTM/YOLO 等模型,附数据可视化与跨领域应用攻略, 视频播放量 11、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 Ai张蒙, 作者简介 ,相关视频:遗传算法拟合任意图像
该工程基于Python3.6,tensorflow1.6。主要是对tensorflow框架进行认识,实践和应用,快速掌握tf在深度学习上的使用,包括线性模型,minist数据集分类,Tensorboard,CNN,LSTM,图像识别网络inception-v3,多任务学习以及验证码识别, word2vec,语音分类模型等实践。配合h
本研究通过CNN+LSTM+Attention模型提高新闻文本分类的精确性的案例,结合Attention+CNN+BiLSTM锂离子电池健康、寿命预测的代码数据,深入探讨 Python 在不同领域的应用以及深度学习技术在数据处理和预测中的强大潜力,为推动相关领域的发展提供有益的参考和借鉴。