2.1 Holt-Winters 三参数指数平滑模型表 2.2 ARIMA模型 2.3 SARIMA模型 2.4 LSTM模型 3 数据检验与分解 3.1 单位根检验 3.2 序列分解 4 建立时间序列模型 4.1 模型识别 4.2 ARIAM模型 4.2.1 ARIMA(3,1,3)模型拟合 4.2.2 参数估计和模型检验 5 模型比较与预测 5.1 三参数指数平滑模型拟合 5.2 ARIMA(3,1...
由于LSTM在预测领域非常成功,研究人员采用了一种所谓的堆叠集成方法,将多个LSTM网络进行叠加和组合,以提供更精确的预测,旨在为预测问题提供一个更普适的模型。 通过对四种不同的预测问题进行研究,依据RMSE评价尺度, 得出了堆叠LSTM网络的性能优于常规LSTM网络和ARIMA模型的结论。 通过调整每个LSTM的参数,可以提高集成...
金融学中的一个重要主题.ARIMA模型在预测下一个时间序列滞后的精度和准确性方面表现出色.随着计算机计算能力的发展,产生了基于深度学习的新算法来预测时间序列数据,如长短期记忆(LSTM).通过实证研究,基于深度学习的算法(如LSTM)优于传统算法,与ARIMA相比,LSTM获得的错误率平均降低在84%~87%之间,表明了LSTM对ARIMA的...
接着，我们介绍理论模型：Holt-Winters三参数指数平滑模型考虑趋势、季节性和平稳性；ARIMA模型结合自回归、差分和移动平均特性捕捉序列的自相关性；SARIMA模型在ARIMA基础上添加季节性成分，更适应具有季节波动的数据；LSTM模型通过门控机制处理长期依赖性。模型建立过程中，我们通过ADF检验判断数据平稳性，采用...
时间序列预测传统上是使用ARIMA模型在计量经济学中进行的。尽管ARIMA模型在经济和金融时间序列建模方面非常普遍。但实际上,在简单的ARIMA模型中,很难对变量之间的非线性关系进行建模[3]。 LSTM(长短期记忆)是回归神经网络(RNN)方法的一个特例,Lee和Yoo介绍了一种基于RNN的方法来预测股票收益。比较了ARIMA模型与LSTM...
lstm神经网络模型与arima模型的时间序列预测方法及系统。 背景技术: 2.在实际生产和科学研究中,时间序列是按照时间排序的一组随机变量,它通常是在相等间隔的时间段内依照给定的采样率对某种潜在过程进行观测的结果。时间序列数据本质上反映的是某个或者某些随机变量随时间不断变化的趋势,而时间序列预测方法的核心就是从...
第一作者简介:王淑平ꎬ硕士研究生ꎬ工程师ꎬ主要研究方向:医院信息化与卫生信息统计通信作者:罗建伟ꎬ高级工程师ꎬＥｍａｉｌ:８９４１０４４２０＠ｑｑ.ｃｏｍ 论㊀著 ＡＲＩＭＡ与ＬＳＴＭ模型在医院出院人次 预测中的比较研究 王淑平１ꎬ李敏２ꎬ杜敏１ꎬ刘杉１ꎬ梁颖１ꎬ罗建伟１ １.湖北省...
笔者基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型融合自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)建立 LSTM-ARIMA 模型,首先使用前 60% 训练集对 LSTM 进行训练,然后进行误差计算得到误差序列。接下来对所得到的误差序列使用 ARIMA 建模,得到测试集的预测......
分别使用GM（1，1）模型、ARIMA模型与LSTM模型对中国移动支付额进行拟合，并根据拟合结果选择最优预测模型进行预测。研究表明：LSTM模型预测精度更高，能够更好地预测中国移动支付额。研究结论科学、可靠，有望为中国互联网金融发展、政府及企事业单位经营管理与决策提供政策建议。
——基于ARIMA-SVM-LSTM组合模型的分析 朱文兴殷莲甜 刘道林许菱 内容提要:钨制品是21世纪国民经济及国防领域的重要稀有金属制品之一,其价格波动关系我国稀有金属产业链发展及国际贸易的稳定。本文基于2016年4月至2021年6月的钨粉价格数据,...