将ARIMA模型预测的线性部分与LSTM模型预测的非线性部分相加,得到最终的预测结果。这里假设ARIMA和LSTM的预测在时间上是对齐的,因此可以直接相加。 # 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(...
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...
1.2 CNN - LSTM 模型 考虑到影响因素众多,故本文使用了一种基于 CNN - LSTM 的多变量预测模型,将数据的多个变量输入进神经网络模型中,通过 CNN 对数据进行特征提取,其中原理如下。 定义一段水位数据序列为细胞状态Ct由输入门和遗忘门的变化决定,其表达式如下:2 运行结果...
首先通过ARIMA对股票数据进行预处理,经过ARIMA(p = 2,q = 0,d = 1)预处理后,将股票序列输入神经网络(NN)或XGBoost。然后采用预训练 - 微调框架所形成的深度学习架构。预训练模型是基于序列到序列框架的基于注意力机制的CNN-LSTM模型,其中基于注意力机制的CNN作为编码器,双向LSTM作为解码器。该模型首先利用卷积操...
基于LSTM-ARIMA模型股票预测研究 摘要:随着理财观念的不断深化,股票作为金融资产在资本市场的投资价值逐渐显现。因此,对股票价格的预测越来越成为当下专家学者的研究重点。其中,股价涨跌幅趋势的研究能够帮助投资者制定个性化选股策略,从而提高可行性、降低风险,以此达到投资收益率最大化。本文选取不同领域的6支股票进行分析...
ARIMA 模型的优势在于其简单易用,可以处理非季节性时间序列数据。然而,ARIMA 模型的缺点在于其对于非常复杂的时间序列数据的表现可能不是最佳的。 2.2 LSTM 概述 LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的循环神经网络(RNN)结构,它具有 gates(门)机制,可以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。LSTM 网络的基本结构包括输入门(...
(LSTM、Informer、ARIMA模型、Pandas) 5650 8 8:45:51 App 只需半天就能搞定的【时间序列预测任务】项目实战,华理博士精讲LSTM、Informer、ARIMA模型、Pandas、股票预测,学不会UP主下跪!附课件+源码 4143 13 4:14:34 App LSTM时间序列预测结合Transformer:最具创新的深度学习模型架构!源码复现+模型精讲+论文解读,...
请注意,以上代码是一个基本的示例,可能需要根据具体的数据集和模型参数进行调整。此外,组合模型的效果也可能受到多种因素的影响,包括ARIMA和LSTM模型各自的参数选择、数据预处理的方式以及组合策略等。
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...
1.1ARIMA模型 ARIMA模型,即差分整合移动平均自回归模型,又称整合滑动平均自回归模型﹐是经典的时间序列预测方法之一。20世纪70年代,由统计学家Box 和Jenkins提出。ARIMA (p,d,q)模型是ARMA(p,q)模型的扩展,是ARMA(p, q)模型的一般表达形式。但ARMA(p,q)模型对时间序列要求平稳,而在实际生活中的大多变量包含白...