基于上述问题,文中利用将遗传算法(GA)解决调参问题来保证模型预测的平衡性,由此构建了新型股票预测模型。该模型分为三部分,首先利用 LSTM 网络进行收盘价的预测,再利用基于遗传算法的判别机制,最终获取下一刻股票的涨跌信号。这一模型不同于先前的研究,主要针对 LSTM 模型的输出模块进行了改进。文中使用了中证500的日...
输出门:将记忆单元状态ct和上一时刻的输出ht−1通过全连接层合并成一个向量yt,再通过一个非线性函数将向量映射成当前时刻的输出ht。 2.3、GA-LSTM混合模型 基于GA-LSTM遗传优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法将遗传算法和LSTM相结合,通过遗传算法优化LSTM模型的超参数,提高模型的预测性能。该算...
的平衡性,由此构建了新型股票预测模型.该模型分为三部分,首先利用LSTM网络进行收盘价的预测,再利用基于遗传算法的判别机制,最终获取下一刻股票的涨跌信号.这一模型不同于先前的研究,主要针对LSTM模型的输出模块进行了改进.文中使用了中证500的日内分钟数据进行测试验证.实验得出,改进模型的各方面指标均优于单独的LSTM...
通过对时间序列数据进行训练和预测,GA-LSTM可以帮助我们及时发现设备故障、预测系统性能,并采取相应的措施来避免损失。 总之,基于遗传算法优化长短期记忆神经网络(GA-LSTM)是一种强大的工具,可以帮助我们更准确地进行数据分类和预测,特别是在故障识别方面。随着人工智能技术的不断进步,我们相信GA-LSTM将在更多领域发挥重...
一、基于GA和LSTM的农作物生长环境信息感知 1. GA算法的智能优化： 遗传算法（GA）是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，能够对复杂的优化问题进行高效求解。在农作物生长环境信息感知中，GA算法能够对传感器网络的布局进行智能优化，实现对农作物生长环境信息的高效感知。2. LSTM的深度学习： 长短时记忆网络（...
基于LSTM-GA的股票价格涨跌预测模型_刘瑜儒 下载积分:925 内容提示: 2021 年 30 期 (10 月 )摘要:在量化金融领域中,如何对股票价格进行准确的预测,成为当前研究的重要问题。 LSTM 网络算法的出现,较好地解决了股票价格预测的复杂序列化数据学习问题。 但是,当前研究结果表明,若是单一采用 LSTM 算法仍然存在预测不...
遗传算法是一种启发式搜索算法,它通过模拟自然选择和遗传学原理来寻找问题的最优解。在这里,我们将每个可能的LSTM模型配置编码为一个染色体(即GA的个体),并使用遗传算法来搜索最优的超参数组合。 函数首先解码GA的解,将其转换为整数形式的超参数,如LSTM层中的神经元数量、训练轮数(epochs)和批次大小(batch_size)...
在初期对历史数据进行归一化处理,然后对本文提出来的经GA优化后的LSTM混合神经网络(GA-LSTM)算法模型进行光伏功率预测实验.同时与CNN,LSTM两个单一神经网络模型以及未经GA优化-LSTM混合神经网络模型的预测性能进行比较.结果显示在平均绝对误差率(MAPE)指标下,本文提出的GA-LSTM算法模型比单一神经网络模型最好的结果减少...
基于GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆神经网络多输入多输出预测MATLAB完整源码和数据获取:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWbm5pv代码质量极高,纯手工制作,非工具箱导出,excel数据,方便替换1.data为数据集,输入10个特征,输出3个变量2.main.m为程序主文件,其他为函数文
预测过程中,利用历史数据和已知的超参数组合,LSTM模型可以更准确地预测未来的价格趋势和波动。 5. 实验与结果分析 为了验证GA-LSTM组合模型的有效性,我们选择了某股票的历史数据进行实验。实验结果表明,与传统的统计模型和单独使用LSTM模型相比,GA-LSTM组合模型能够更准确地预测股票价格的趋势和波动。相比于传统模型,GA...