window_size = 7 fea_num = 5 batch_size = 32 class CNN_LSTM(nn.Layer): def __init__(self, window_size, fea_num): super().__init__() self.window_size = window_size self.fea_num = fea_num self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels=1, out_channels=64, stride=1, kernel_size=3,...
4.为达到上述目的,本发明所采用的技术方案是:一种时间序列预测方法,包括:获取待预测的时间序列数据,构建输入样本;将输入样本输入经过训练的基于cnn ‑ lstm的神经网络模型,得到第一预测结果;将第一预测结果与输入样本的观测值进行比对,得到误差序列;将误差序列输入建立的arima模型对误差序列进行误差修正预测,得到第二...
本发明公开了时间序列预测技术领域的一种基于CNNLSTM神经网络模型与ARIMA模型的时间序列预测方法及系统,旨在解决现有技术中没有充分提取时间序列的周期特征从而导致预测精度不够的问题.包括:获取待预测的时间序列数据,构建输入样本;将输入样本输入经过训练的基于CNNLSTM的神经网络模型,得到第一预测结果;将第一预测结果与...
基于CNN-LSTM的序列数据预测方法 一、股票价格预测 1、Tushare简介 Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。 主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量,使他们更加专注于策略和模型的研...
摘要 本发明公开了时间序列预测技术领域的一种基于CNN‑LSTM神经网络模型与ARIMA模型的时间序列预测方法及系统,旨在解决现有技术中没有充分提取时间序列的周期特征从而导致预测精度不够的问题。包括:获取待预测的时间序列数据,构建输入样本;将输入样本输入经过训练的基于CNN‑LSTM的神经网络模型,得到第一预测结果;将第...
本发明公开了一种基于WCNNALSTM的太阳辐照度时间序列的预测方法,包括以下步骤:1)采集某地区一年的太阳辐照度数据,按时间顺序依次记录辐照度数值,得到的时间序列数据;2)使用小波变换WT的方法对时间序列数据进行分解,得到频率不同的多个子序列;3)将各个子序列输入CNNALSTM深度学习网络模型进行训练,所述CNNALSTM深度学习...
摘要 本发明公开了一种基于WCNN‑ALSTM的太阳辐照度时间序列的预测方法,包括以下步骤:1)采集某地区一年的太阳辐照度数据,按时间顺序依次记录辐照度数值,得到的时间序列数据;2)使用小波变换WT的方法对时间序列数据进行分解,得到频率不同的多个子序列;3)将各个子序列输入CNN‑ALSTM深度学习网络模型进行训练,所...
摘要 本发明公开了一种基于WCNN‑ALSTM的太阳辐照度时间序列的预测方法,包括以下步骤:1)采集某地区一年的太阳辐照度数据,按时间顺序依次记录辐照度数值,得到的时间序列数据;2)使用小波变换WT的方法对时间序列数据进行分解,得到频率不同的多个子序列;3)将各个子序列输入CNN‑ALSTM深度学习网络模型进行训练,所...