# 混合模型预测 df['Hybrid_Prediction'] = df['ARIMA_Prediction'][:len(lstm_predictions)] + lstm_predictions.flatten() # 绘制最终的混合模型预测结果 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(df['Time'], df['Value'], label='Original Time Series') plt.plot(df['Time'][:len(df['Hybrid_Pr...
本文提出了一种混合模型,该模型结合了自回归积分滑动平均(ARIMA)模型和长短期记忆(LSTM)网络的优势,以提高时间序列预测的准确性。ARIMA模型作为一种经典的统计方法,能够捕捉数据的线性依赖关系,而LSTM网络作为一种深度学习技术,能够处理更复杂的非线性模式和长期依赖关系。 ARIMA模型 ARIMA模型是时间序列预测中常用的方法...
ARIMA模型是时间序列预测中常用的方法之一,它通过自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三个步骤来构建模型。在本研究中,我们首先对原始数据进行处理,提取收盘价(close)列,并将其分为训练集和测试集。通过对训练集数据进行ARIMA模型训练,我们得到了模型参数,并利用这些参数对未来数据进行了预测。预测结果如图1所示,展...
本文提出了一种混合模型,该模型结合了自回归积分滑动平均(ARIMA)模型和长短期记忆(LSTM)网络的优势,以提高时间序列预测的准确性。ARIMA模型作为一种经典的统计方法,能够捕捉数据的线性依赖关系,而LSTM网络作为一种深度学习技术,能够处理更复杂的非线性模式和长期依赖关系。 ARIMA模型 ARIMA模型是时间序列预测中常用的方法...
本文提出了一种混合模型,该模型结合了自回归积分滑动平均(ARIMA)模型和长短期记忆(LSTM)网络的优势,以提高时间序列预测的准确性。ARIMA模型作为一种经典的统计方法,能够捕捉数据的线性依赖关系,而LSTM网络作为一种深度学习技术,能够处理更复杂的非线性模式和长期依赖关系。
我们大致把前8个高频分量作为CNN-LSTM模型的输入进行预测，后4个低频分量作为ARIMA模型的输入进行预测 ...
本文提出一种混合深度学习模型来预测股票价格。与传统的混合预测模型不同,所提模型将时间序列模型ARIMA与神经网络以非线性关系进行整合,结合了两者的优势,提高了预测精度。首先通过ARIMA对股票数据进行预处理。将原始股票市场数据输入ARIMA,能够输出一个更有效地描述状态的新序列。
本文认为单一神经网络模型对序列所包含的线性信息和非线性信息的挖掘是有限的,因此本文为了进一步的提高对这两类数据的预测效果,将神经网络与传统的时间序列模型ARIMA模型相结合建立混合模型,并提供了数据和代码应用于预测股票收盘价数据。 一、时间序列数据来源及研究目的...
为此,本文提出了一种基于ARIMA-LSTM混合模型的云平台软件老化预测方法。该研究方法结合了自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和长短期记忆网络(LSTM)的优势,以实现更为精准的预测结果。 二、相关技术背景 1. ARIMA模型:ARIMA是一种常见的统计学方法,主要用于分析时间序列数据并预测未来的变化趋势。其通过整合差分和自回归(...
摘要由于现实中的时间序列通常同时具有线性和非线性特征,传统ARIMA模型在时间序列建模中常表现 出一定局限性。对此,提出基于ARIMA和LSTM混合模型进行时间序列预测。应用线性ARIMA模型进行时间 序列预测,用支持向量回归(SVR)模型对误差序列进行预测,采用深度LSTM模型对ARIMA模型和SVR模型的 预测结果组合,并将贝叶斯优化算法用于...