'neurons' + str(int(X[0])) + '_dropout' + str(dropout) + '_batch_size' + str(batch_size) + '.h5') # 训练完成后可直接加载模型 # model_lstm = load_model('LSTM_bus_' + str(X[0]) + '_' + str(X[1]) + '_' + str(X[2]) + '_' + '.h5') pred = model.predict...
LSTM: 单向LSTM,D=1 input:[3, 10, 26] sequence len=3, batch=10, input_size=26 # 可以理解为,sequence length有多长就有几个上图中的F h0:[1, 10, 128] n_layers = 1, batch=10, hidden_size=128 c0:[1, 10, 128] n_layers = 1, batch=10, hidden_size=128 输入,3个细胞单元作为输...
model.add(Bidirectional(CuDNNLSTM(WINDOW_SIZE, return_sequences=False))) model.add(Dense(units=1)) model.add(Activation('linear')) Training model.compile( loss='mean_squared_error', optimizer='adam' ) BATCH_SIZE = 64 history = model.fit( X_train, y_train, epochs=50, batch_size=BATCH...
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)。然后,基于这些解码后的超参数,我们定义了LSTM模型的架构。接下来,使用指定的超参数...
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)...
batch_size=5 指定模型应在每五个样本后更新其参数 learn。最后,verbose=1 意味着训练过程将向控制台输出详细日志,包括有关训练进度、损失以及模型可能跟踪的任何其他指标的信息。通过此训练过程对模型进行微调,目的是创建一种有效的交易算法,该算法可以根据历史价格和可能的其他金融数据的预测提供买卖金融工具(例如股票...
本文探索Python中的长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 在本文中,你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大,特别是在保留长期记忆方面。在本文中,你将解决以下主题。
LSTM简介:对股票走势进行远期预测 长短期记忆模型是极其强大的时间序列模型。它们可以预测未来任意步。LSTM模块(或单元)有5个基本组成部分,使其能够对长期和短期数据进行建模。 单元状态(ct)--这代表了单元的内部记忆,它同时存储了短期记忆和长期记忆 隐藏状态(ht)--这是根据当前输入、以前的_隐藏状态_和当前的单元...
x = torch.rand(10,24,100)#torch.nn.lstm(input_size=100,hidden_size=16,num_layers=2)#输入维度100,h维度16,lstm层数2#以训练句子为例子,假如每个词是100维的向量,每个句子含有24个单词,一次训练10个句子。#那么batch_size=10,seq=24,input_size=100。(seq指的是句子的长度,input_size作为一个x_t...
LSTM的时间序列分析 现在,LSTM模型用于预测目的。 数据处理 首先,导入相关库并执行数据处理 LSTM生成和预测 模型训练超过100期,并生成预测。 #生成LSTM网络 model = Sequential() model.add(LSTM(4,input_shape =(1,previous))) model.fit(X_train,Y_train,epochs = 100,batch_size = 1,verbose = 2) ...