LSTM是一种适用于时间序列数据的循环神经网络,具有记忆单元和门控机制,可以有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。LSTM可以通过训练数据集来学习时间序列的模式,并进行预测。 ARIMA-PSO-LSTM模型的基本原理是:首先,使用ARIMA模型对时间序列数据进行拟合,并通过PSO算法优化ARIMA模型中的参数。然后,将优化后的ARIMA模型作...