plt.title(f"{symbol} Stock Closing Price Prediction using LSTM") plt.legend() plt.show() 本文表明,预测股票价格是一项复杂的任务,ARIMA 可能不是最合适的方法。长短期记忆 (LSTM) 网络和 Facebook 的 Prophet 等模型是专门为管理时间序列数据而设计的,可能会提供更好的结果。
ARIMA模型基于统计理论,通过差分和回归的方法实现预测;而LSTM模型则基于深度学习理论,通过门控机制处理序列数据。 2. 应用场景对比 当数据表现出线性关系且平稳时,ARIMA模型是更好的选择。 当数据具有复杂非线性关系或长期依赖关系时,LSTM模型更具优势。 3. 优劣势对比 ARIMA模型简单高效,但对数据要求严格;LSTM模型功...
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(...
自回归( AR) 模型用来描述现值与过去值之间的关系,使用指标自身的数据对自身进行预测。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。
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...
传统的时间序列模型ARIMA无法描述股票预测中的非线性关系。鉴于神经网络具有强大的非线性建模能力,本文提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM与XGBoost混合模型来预测股票价格。本文中的模型将ARIMA模型、带注意力机制的卷积神经网络、长短期记忆网络以及XGBoost回归器以非线性关系进行整合,提高了预测精度。该模型能够捕捉多个...
长短期记忆(LSTM)模型凭借其记忆功能在剖析时间序列数据关系方面展现出优势,ARIMA 模型在时间序列分析中也有广泛应用,此外,CNN - LSTM 等组合模型(附数据代码)也为股票价格预测提供了新的思路。本文将对 LSTM、ARIMA 以及 CNN - LSTM 等模型在股票价格预测中的应用进行研究,并对它们的预测结果进行分析与比较,以期为...
在此示例中,ARIMA和LSTM模型用于预测爱尔兰都柏林市议会市政办公室的用电量模式。 有问题的数据来自data.ie。 具体而言,以每15分钟的千瓦消耗量提供数据。 分析分为三个阶段: · 调用相关的数据处理程序以汇总每天的总千瓦消耗量,即形成每日时间序列。
基于ARIMA和LSTM的高考投档线预测模型研究一、引言高考投档线的预测对于教育政策制定、学校招生规划以及学生志愿填报都具有重要的指导意义。随着大数据和人工智能技术的不断发展,越来越多的研究者开始尝试利用各种预测模型对高考投档线进行预测。本文将重点探讨基于ARIMA和LSTM的高考投档线预测模型,分析其优势与不足,旨在为...
论文作者在他们进行的研究中使用的三个模型是 ARIMA、LSTM 和 GRU。这些人进行的研究结果是 ARIMA 具有较低的均方根误差 (RMSE)，这意味着它优于 LSTM 和 GRU。时间序列预测完全在我的能力范围内，所以我决定尝试复制他们的工作，这是我无法在互联网上免费获得的。在我进行研究之后，我发现我取得的结果是不同的...