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(3,1,3)模型拟合 5.3 SARIMA模型拟合 5.4 LST...
LSTM模型是一种基于人工神经网络的模型,特别适用于序列数据的预测。它能够捕捉到序列数据中的长期依赖关系,对于股票市场的预测具有很好的效果。LSTM模型通过循环神经网络的结构,在每个时间步骤上保留和更新信息。这使得LSTM能够考虑到之前的信息,并根据需要更改其内部状态。 为了比较这两种模型,我们将使用同样的股票数据集...
综合分析，LSTM模型在捕捉序列关系方面有优势，但可解释性不如传统模型。SARIMA模型在预测民航旅客周转量时表现最佳，考虑其周期性波动特性。结论为，通过比较不同模型，选择加入季节性因素的SARIMA模型进行预测，有助于理解旅客周转量变动规律并提供可靠的决策依据。未来，可结合其他数据和信息，研究民航旅客周...
经过实证研究,结合误差指标和交易绩效等展示模型预测精度和预测效果,最 后得出基于 LSTM 模型的深度神经网络模型具有较好的预测精度。并且通过使用多种深度 学习方法,从金融市场的历史交易数据中发现当前市场中潜在的获利机会,指导机构和个 人投资者进行更好的投资。 从股票市场诞生之时起,人们对于股票价格预测的研究就...
结果显示,LSTM模型对于受季节因素影响的汽车销售数据在销售台数和销售金额趋势预测方面更为有效合理,在模型预测的精度上比BP模型效果更优,可为汽车行业的销售预测提供参考。关键词:人工神经网络;销售预测;BP算法;LSTM算法:F724.7 文献标志码:A :1673-291X(2020)20-0084-05 引言随着我国人们生活水平的提高,我国汽车...
不规则,非线性的汽车销量数据,基于BP算法和LSTM算法建立15日的汽车销售预测模型,比较二者的预测效果,可以帮助销售商处理放款量及放款金额的不确定性问题.结果显示,LSTM模型对于受季节因素影响的汽车销售数据在销售台数和销售金额趋势预测方面更为有效合理,在模型预测的精度上比BP模型效果更优,可为汽车行业的销售预测提供...
我们采用了两种模型对汽油月销量进行预测,并比较分析预测结果。 2算法简介 本章将讨论用于预测的SARIMA模型和LSTM模型算法基本理论及模型评价指标。 2.2LSTM模型 长短期记忆神经网络LSTM(Long Short-term Memory Network, LSTM),是由递归神经网络RNN(Recurrent Neural Network, RNN)演化而来的。 RNN之所以被称为递归神经...
物流预测LSTM网络GRU网络预测物流需求是提高和优化物流供应链效率和降低成本的关键因素.文中以湖北省物流需求为应用场景,采用LSTM和GRU网络对湖北省物流需求量进行预测,根据误差对比发现,LSTM网络的性能显著优于GRU网络,拥有更高的预测精度.王泽宇武汉科技大学张志清...
哥廷根数学学派：NASA涡轮喷气发动机风扇的剩余寿命RUL预测-基于LSTM网络,Lookback=20 基于深度学习的水痘...
结果表明：（1）并非所有的LSTM 建模预测都优于传统统计计量方法，应根据数据特点，选择适合的预测模型，通过对GDP 的预测，ARIMA 模型取得了更好的效果。（2）针对结构比较简单的时间序列数据，传统计量方法能得到较好的效果；针对结构复杂的非线性多变量数据，特别是非结构化数据，LSTM 神经网络可以取得不错的效果。...