原文:Stock price prediction using LSTM, RNN and CNN-sliding window model 股票市场或股票市场对当今经济产生深远影响。股价的上涨或者下跌对投资者的收益具有重要的决定作用。现有的预测方法使用线性(AR,MA,ARIMA)和非线性算法(ARCH,GARCH,神经网络),但它们侧重于使用每日结算预测单个公司的股票指数变动或价格预测 ...
学习深度神经网络快1年,做了很多的demo(例如:MNIST集数字识别,物体检测,物体分类等),实现过各种神经网络结构,其中包括DNN,CNN,RNN,LSTM等等;但是在实现这些demo或者网络结构过程中,都是使用现成的数据集或者模型,直接搭建,调试,就可以出结果;所以有强烈的愿望需要“从头到脚”,实现一个神经网络的预测模型。 我时常...
长短期记忆(LSTM)是递归神经网络(RNN)的一种变体,它可以捕获时间序列在时间上的依赖关系并在时间序列预测上取得了一系列的成果。同样,卷积神经网络(CNN)在多维序列的提取特征方面也很出色。因此,在本文中,作者提出了一种结合多种因素的CNN-LSTM混合神经网络来预测股票价格。除此之外,作者还添加了一种注意力机制来提...
如图4所示(以三层为例),奇数层LSTM正向,偶数层LSTM反向,高一层的LSTM使用低一层LSTM及之前所有层的信息作为输入,对最高层LSTM序列使用时间维度上的最大池化即可得到文本的定长向量表示(这一表示充分融合了文本的上下文信息,并且对文本进行了深层次抽象),最后我们将文本表示连接至softmax构建分类模型。 二、语义角色标...
基于LSTM的新闻中文文本分类——基于textCNN与textRNN 构建词语字典 def build_vocab(file_path, tokenizer, max_size, min_freq): # 定义词汇表字典:使用 vocab_dic = {} 初始化一个空字典,用于存储每个词及其出现频率 vocab_dic = {} with open(file_path, 'r', encoding='UTF-8') as f:...
在CNN+LSTM网络中,CNN首先用于提取输入时间序列的局部特征,然后将提取的特征作为LSTM的输入,LSTM进一步捕获时序关系并进行预测。 4.部分核心程序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 functionlayers=func_CNN_LSTM_layer(Nfeat,Nfilter,Nout) ...
CNN-LSTM-Attention模型结合了CNN、LSTM和Attention三种技术的优势。首先,使用CNN提取时间序列中的局部特征;然后,将提取的特征输入到LSTM中,捕捉时间序列中的长期依赖关系;最后,通过注意力机制对LSTM的输出进行加权,使模型能够关注与当前预测最相关的历史信息。具体来说,模型的流程如下: ...
三、基于LSTM的故障时间序列预测模型故障时间序列预测是工业界和学术界广泛关注的问题,其对于设备的预防性维护、故障预警以及优化运行等方面具有重大的实际价值。近年来,随着深度学习技术的快速发展,尤其是循环神经网络(RNN)及其变体,如长短期记忆网络(LSTM)的广泛应用,使得故障时间序列预测的研究取得了显著的进展。 LSTM...
入手,选用CNN-LSTM模型,利用基金的收盘价、成交量等指标预测子基金未 来一月的收益率。该模型是首次被应用在基金筛选领域,相比以往研究采用的机 器学习模型体现出了更好的预测精度。在完成对子基金的有效筛选后,本方案采 用了等权重、风险平价及最小方差三种不同的资产配置策略,来对所选的50只 基金进行权重分配。
CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效地提取输入数据的局部特征,并通过逐层卷积和池化操作,逐步抽象出更高级的特征表示。在负荷预测中,虽然负荷数据本身是一维时间序列,但可以通过一定的方式将其转化为二维图像形式,从而利用CNN进行特征提取。 长短时记忆网络(LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN),它通过引入门控机制...