基于SARIMA和LSTM组合预测模型
一种基于CNN-LSTM组合模型的碳价预测方法及系统 本发明涉及一种基于CNNLSTM组合模型的碳价预测方法及系统,包括以下步骤:步骤1,获取历史碳价时间序列数据,对其进行归一化处理:步骤2,将归一化处理过的碳价序列数据输入... 郭宇辰,加鹤萍,杨争林,... 被引量: 0发表: 2023年 基于SFLA-CNN和LSTM组合模型的水位预测...
基于ARIMA模型和CNN-LSTM组合模型的 全球气温预测分析＊ 严 迅，铁承城，鄢 薇，何杰艳，管春春，吕井明 （贵州理工学院，贵州 贵阳 550000）摘 要：全球气温预测研究对于国家环境健康状况评价、环境问题分析和预防污染物浓度管理具有重大价值。为有效提升温度预报准确率，首次引入了ARIMA （自回归移动平均模型）...
对入境游客人次进行预测,并以香港,澳门,上海的入境游客人次为例,进行了实证研究.三个城市的入境游客人次的实证结果都表明动态神经网络LSTM比静态神经网络BP网络更适合预测时间序列,组合模型的预测较准确.基于LSTM与ARIMA的组合模型能较准确地预测入境游客人次,对制定出更合理的旅游资源配置方案,具有一定的参考价值和实践...