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...
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视 102 0 00:59 App R语言贝叶斯广义线性混合(多层次水平嵌套)模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据 1481 0 07:59 App 【视频讲解】Python、R时间卷积神经网络TCN与CNN、RNN预测时间序列实例附代码数据 2250 0 06:10 App ...
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作提取原始股票数据的深层特征,然后利用长短期记忆网络挖掘长期时间序列特征,最后采用XGBoost模型进行微调,从而能够充分挖掘多个时期的股票市场信息。我们所提出的基于注意力机制的CN...
此图为ARIMA + SingleLSTM原始序列的损失曲线。 图为ARIMA + SingleLSTM残差序列的损失曲线。 此图为ARIMA + SingleLSTM的股票价格预测结果。 ARIMA + SingleLSTM模型和ARIMA + BiLSTM模型的股票价格预测结果分别如图所示。 本文所提模型的损失曲线如图所示 本文所提模型的股票价格预测结果如图所示。 与其他方法比较...
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...
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...
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(...
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...
别提出ＡＲＩＭＡ ＡＮＮ混合模型和ＡＲＩＭＡ ＳＶＲ混合模型，ＡＲＩＭＡ用于提取线性特征，而ＡＮＮ和ＳＶＲ用于提取残差特征，最后对两者进行组合，后者应用ＰＳＯ选择模型参数。文献［８］提出ＡＲＩＭＡ ＳＶＲ＿ｓ混合模型，首先将时间序列分解为高波动率和低波动率两部分，并分别使用ＡＲＩＭＡ和Ａ...
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...