模型训练结合LightGBM和LSTM的优势,旨在提高预测精度。 模型评估和参数调优是提升模型性能的重要步骤,确保模型的稳定性和准确性。 公式: LightGBM特征重要性评估:基于特征在模型中的分裂次数和带来的增益进行计算。(无具体公式,由LightGBM算法内部实现) LSTM单元状态更新:ct=ft⊙ct−1+it⊙c~t,其...
return_sequences=False)),但是在我们执行model.add(LSTM(input_shape=(None, 1), units=100, return_sequences=True))时后面是必须要接, model.add(LSTM(units=100, return_sequences=False))的
将LightGBM模型的预测结果作为LSTM模型的一个额外输入特征。这种方法假设LightGBM的预测能够捕捉到对时间序列...
我们使用Xgboost_1对特征组合F1进行学习,得到Xgboost_1的预测结果(包括对于训练集和测试集的预测结果),该结果会作为新特征,加入特征组合F2,F3中,分别作为第二层LightGBM_1 和 LightGBM_2的输入特征,LightGBM_1的结果再次作为新特征,加入特征组合F4中,作为第三层Xgboost_2的输入特征,同时第三层包含一个LSTM模型,该模...
LSTM、Wavenet、LightGBM预测苹果公司股价 1. 数据加载与可视化 首先,我们加载并可视化了苹果公司(AAPL)的股票价格数据集。通过使用Pandas库,我们读取了CSV文件,并使用head函数展示了数据集的前几行,以确保数据的完整性和准确性。 df = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/Github/Time-series_price_analysis/datase...
基于LSTM与LightGBM组合模型的高频数据在周期股价格涨跌预测中的应用 热度: 摘要 近年来,股票价格变化一直受到广大投资者的密切关注,同时它也是金融调控的一项重要指标,因此对国家发展和经济干预有重要的影响。随着信息技术的发展,使得股票数据的描述维度更加全面,包含的信息更多,数据的时间跨度更短,数据量更大。相较之前...
在比赛中我们使用的核心模型为:XGBoost+LightGBM+LSTM。最终在初赛A榜和B榜分别获得第一名,决赛获得第二名。本文将介绍比赛过程中,我们队的基本思路以及使用的一些方法和技巧,希望能给和我们一样刚接触比赛的同学提供一些基本技巧和入门级的实现代码。 0. 赛题背景与任务...
1.Matlab实现LightGBM+BO-Transformer-LSTM多变量回归预测,LightGBM+BO-Transformer-LSTM/LightGBM+Bayes-Transformer-LSTM(程序可以作为一区级论文代码支撑,目前尚未发表); 2.LightGBM用于提取数据关键特征后输入BO-Transformer-LSTM模型之中,贝叶斯优化参数为:学习率,LSTM隐含层节点,正则化参数,运行环境为Matlab2023b及以上...
LightGBM模型构建 接下来,我们使用LightGBM算法构建第二个模型。与XGBoost类似,我们同样需要调整模型参数以优化性能。LightGBM在内存使用和运行速度上通常比XGBoost更优,因此在处理大规模数据集时可能更具优势。 LSTM模型构建 对于序列数据,我们采用LSTM算法构建第三个模型。在Python中,我们可以使用tensorflow或keras等深度学习...
基于LSTM-LightGBM模型的车站环境温度预测 计算机测量与控制．２０２２．３０（１） 犆狅犿狆狌狋犲狉犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋牔犆狅狀狋狉狅犾 ·２０ ·收稿日期：２０２１０５３１； 修回日期：２０２１０７２０。基金项目：国家自然科学基金（６２００１５１９）；国家重点研发计划（２０２０ＹＦＦ０３０４...