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,其表达式如下:2 运行结果 plt.figure(figsize=(10, 3),dpi=150) plt.
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。
1.效果视频: 机械寿命预测(NASA涡轮风扇发动机剩余使用寿命RUL预测,Python代码,CNN_LSTM模型,有详细中文注释)_哔哩哔哩_bilibili环境库版本: 编辑 2.数据来源: https://www.nasa.gov/intelligent-systems…
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CNN模型预测 python代码 cnn+lstm pytorch 本节将介绍另一种常用的门控循环神经网络:长短期记忆(long short-term memory,LSTM)。它 比门控循环单元的结构稍微复杂一点。 1.1、数据集和问题定义 import torch import torch.nn as nn import seaborn as sns...
【Python时序预测系列】基于CNN-LSTM模型实现多变量时间序列预测(案例+源码) 1. 在Python中利用Keras的多标签文本LSTM神经网络进行NLP任务的分类。 2. 利用长短期记忆模型LSTM在Python中进行时间序列预测分析,特别是用于预测电力消耗数据。 3. 在Keras环境中使用LSTM解决序列问题。
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操作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长期时间序列特征,最后采用XGBoost模型进行微调,从而能够充分挖掘多个时期的股票市场信息。我们所提出的基于注意力机制的...
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操作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长期时间序列特征,最后采用XGBoost模型进行微调,从而能够充分挖掘多个时期的股票市场信息。我们所提出的基于注意力机制的...
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操作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长期时间序列特征,最后采用XGBoost模型进行微调,从而能够充分挖掘多个时期的股票市场信息。我们所提出的基于注意力机制的...
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操作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长期时间序列特征,最后采用XGBoost模型进行微调,从而能够充分挖掘多个时期的股票市场信息。我们所提出的基于注意力机制的...