# 多变量股价预测-LSTM 训练集时间范围：2001-01-25到2021-09-29,预测目标列为Open import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split

关系分类是自然语言处理领域的一项重要任务，能够为知识图谱的构建、问答系统和信息检索等提供技术支持.与传统关系分类方法相比较，基于神经网络和注意力机制的关系分类模型在各种关系分类任务中都获得了更出色的表现.以往的模型大多采用单层注意力机制，特征表达相对单一.因此本文在已有研究基础上，引入多头注意力机制（Multi-head attention），旨在让模型从不同表示空间上获取关于句子更多层面的信息，提高模型的特征表达能力.同时在现有的词向量和位置向量作为网络输入的基础上，进一步引入依存句法特征和相对核心谓词依赖特征，其中依存句法特征包括当前词的依存关系值和所依赖的父节点位置，从而使模型进一步获取更多的文本句法信息.在SemEval-2010任务8数据集上的实验结果证明，该方法相较之前的深度学习模型，性能有进一步提高.

matlab心电图程序代码基于呼吸暂停-心电图的OSA检测代码 该项目包括用于呼吸暂停ECG的预处理方法和用于每段OSA检测的LSTM-RNN模型。 介绍 如果要使用此程序，应首先下载Apnea-ecg数据库。 在这里，我们提供了一个下载链接，代码为：8fuq。 用法 然后，按照以下步骤操作，您将获得OSA检测模型。 在python中使用matlab函数。 遵循官方文件。 运行preprocessOfApneaECG.mit2Segments.py 。 此python文件将Apnea-ECG数据库转换为每分钟的ECG段，包括训练集（a01-a20，b01-b05，c01-c10）和测试集（x01-x35）。 不要忘记在mit2Segments.py中设置路径信息。 运行preprocessOfApneaECG.preProcessing.py 。 该python文件处理每分钟的ECG片段，包括ECG去噪，从ECG提取RRI，RAMP和EDR信号，在RRI和RAMP上进行平滑和样条插值以及对EDR信号进行下采样。 此外，我们根据RRI将这些细分分为两种：噪声和清晰。 运行produceD

1.基于RNN的神经网络 2.对于“记忆”的进一步优化 3.”门“结构 1.一些准备工作 2.搭建LSTM单元 3.运行测试

LSTM自编码器异常检测模型

针对煤层底板突水预测问题，在总结现有突水预测方法和理论的基础上，通过特征选择实验得出水压、距工作面距离、砂岩段厚度、煤层厚度、煤层倾角、断层落差、是否裂隙带、开采面积、采高、走向长度是影响突水发生的主要因素，这些因素具有复杂、非线性的特点。提出基于长短时记忆(LSTM)神经网络构建的突水预测模型，将煤矿突水实例的数据作为样本数据对模型进行训练。最后，将LSTM神经网络模型与遗传算法–反向传播(GA-BP)神经网络模型和反向传播(BP)神经网络模型进行对比实验。实验结果表明，LSTM神经网络模型在测试集上的预测正确率更高，稳定性更好，更加适用于煤层底板突水预测。

以某地铁站系统的用户客流量数据为基础，补充研究当日包含的天气因素等数据，完成基于地铁出行平常日(不包含节假日)客流量数据的训练，实现对地铁站点的客流进行分析和预测。 通过 2019 年某地铁站的日客流量数据以及，每日天气因素的数据，进行相关数据处理之后，将数据分割 8:2 对应训练集及测试集，选择神经网络模型对训练集数据进行训练，并对测试集数据进行预测和可视化输出。 包含技术 本项目用到的主要技术包括： 数据科学：numpy，pandas 画图：matplotlib，seaborn 数据建模：sklearn 神经网络模型：LSTM

import numpy import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose sp500_2013_2018 = pd.read_csv('sp500_data/SP500.csv') print(sp500_2013_2018.head())

介绍完LSTM算法的原理之后，自然要了解如何训练LSTM网络。与前馈神经网络类似，LSTM网络的训练同样采用的是误差的反向传播算法（BP），不过因为LSTM处理

BI-LSTM-CRF用于方面提取-情感提取 数据->通过BDCI 2017基于主题的文本情感分析的训练数据修改的数据集： ://www.datafountain.cn/#/competitions/268/intro，最后访问时间2018/5/13 train.csv->培训文件大小：13652 dev.csv->开发文件大小：2000 test.csv->测试文件大小：2000 pre_data.py->生成用于随机嵌入和label2tag的字典 model.py-> BI-LSTM-CRF / BI-LSTM / LSTM-CRF / LSTM-CRF的实现 main.py->主文件 conlleval_rev.pl-> SINHAN NER任务的评估手稿 conlleval.py->此任务的评估指标，可用于序列标记任务