】从入门到精通CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络一口气学完! 1435 -- 6:20 App 【毕业设计】基于协同过滤算法,基于用户相似度推荐的的小说推荐系统,Vue+SpringBoot+智能推荐算法 332 -- 1:32:58 App 基于LSTM的股价预测--时间序列预测原理与python实战_机器学习 482 -- 0:43...
22-基于LSTM的股价预测是【北京大学】2020级人工智能实践项目的第31集视频,该合集共计51集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
与RNN简单循环神经网络模型相比, LSTM具有能捕捉长期数据特征的优点,但是对于超长期的数据,仍旧无法进行很好的预测,而对于加入了Attention注意力机制的Transformer,正好可以解决这个难题,但是Transformer模型针对简单的数据集往往效果比不上LSTM,因为Transformer更容易导致过拟合,从而影响预测效果。 PYTHON中TENSORFLOW的长短期记忆...
这个小项目是使用LSTM进行股价预测,使用数据是000001.SZ 平安银行自2014年开始的每日基础数据 数据列包括【'股票代码', '交易日期', '开盘价', '最高价', '最低价', '收盘价', '昨收价', '涨跌额','涨跌幅', '成交量 ', '成交额'】 演示代码主要使用前N天的基础数据预测下一天的收盘价,当然实际的...
二、基于LSTM 的股价预测模型 1、数据预处理 在构建股价预测模型之前,需要对股票市场的历史数据进行预处理。 这包括数据清洗、归一化等步骤,以消除异常值和噪声数据,并将数 据调整至合适的范围。 2、数据输入 在构建LSTM 模型时,需要将股票价格数据转化为时间序列数据。通 常,我们可以使用前一天的开盘价、收盘价、...
LSTM在时间序列预测领域有着不错的表现，在进行时间序列预测时，既可以对单变量序列进行预测，也可以对多...
最近翻到这篇文献,看起来Transformer的效果更好,可以参考下 https://www.hanspub.org/journal/PaperInformation.aspx?paperID=50408 发布于 25天前 · IP 属地上海 回复 乌子羽 不要直接去预测收盘价之类的,用diff()做一下差值。看一下close和close[-1]的相关度就明白了,会把预测前一天的收盘价偷到预测当...
CNN 与LSTM 在周期股短期股价涨跌预测的应用研究 引言 近年来,随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展,越来越多的 研究人员开始尝试将深度学习模型应用于金融领域,以实现对股票价 格的准确预测。本文主要探讨卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网 络(LSTM)在周期股短期股价涨跌预测中的应用。 方法 本文采用的数据集包...
人工智能热门的就业方向医疗图像分割三大算法:Medicaltransformer\Unet细胞分割\Deeplab数据集分割【基础算法+代码实战】 1438 22 6:06:45 App B站首发!全网爆火的两大时间序列预测算法【LSTM】、【Informer】算法解读+代码实战,绝对通俗易懂! ——股价预测/人工智能 5224 21 7:30:43 App 【迪哥60分钟】逐句带读IC...
例如,可以尝试使用更复杂的模型结构,如Transformer等,以进一步提高模型的猜测能力。此外,可以进一步探究其他因素对股价走势的影响,如市场情绪和宏观经济指标等,从而构建更加全面和准确的股价猜测模型。 最后,本文的探究工作为股价猜测提供了一种新的方法,通过将CNN和LSTM相结合,并引入注意力机制,能够更准确地猜测股价的...