通过多种机器学习股票价格预测，包括随机森林(Random Forest),决策树(SVM),线性回归(LinearRegression),长短期记忆(LSTM)。 利用toshare获取600519.sh 2000-2020年数据，除了随机森林外基本都是以前19年数据做训练集，最后一年做预测。数据获取的文件在toshare文件夹，获取好的数据集一并在内。想自己拿数据，注册toshare换接口即可。 这些内容都是结课实践要求下我搜集网络资料学习而来，自己理解修改整理使得基本以同一个数据集进行预测。可以说对国内网络上参差不齐的简单机器学习股票预测做了一个复现整理。这对我的机器学习知识有一定帮助，也希望能帮助到需要它的人。 全部为jupterbook格式，代码注释全面且执行效果都在。 适合个人学习、课程团队作业、毕业设计参考等。

回归预测 | MATLAB实现TPA-LSTM(时间注意力注意力机制长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据） 多输入单输出,运行环境MATLAB2020b及以上，运行主文件TPAMain.m即可。

1.领域：matlab，LSTM深度学习网络 2.内容：基于LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真+操作视频 3.用处：用于LSTM深度学习网络编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

数据是单维一例的，基于时间节点的预测，matlab出图，程序包含LSTM程序单独运行、SSA-LSTM程序运行、两种程序对比。前70%训练，后面30%预测，大约有2000个数据，代码有详细说明，可供调整学习。

内容 如此处所述，通过层归一化扩展标准keras LSTM和GRU层。 用法示例 这些图层可以像普通图层一样容易使用： from LayerNormalizationRNN import LSTM , GRU inputs = Input ( shape = ( maxlen ,)) x = Embedding ( max_features , 128 )( inputs ) x = LSTM ( 64 , layer_to_normalize = ( "input" , "output" , "recurrent" ), normalize_seperately = True )( x ) # x = GRU(64, layer_to_normalize=("input_gate", "input_recurrent", "recurrent_gate", "recurrent_rec

基于LSTM神经网络对道路通行时间预测源码。基于各个link段上的历史通行时间预测未来132个link上的通行时间。 采用LSTM全连接层神经网络的回归预测。基于LSTM神经网络对道路通行时间预测源码。基于各个link段上的历史通行时间预测未来132个link上的通行时间。 采用LSTM全连接层神经网络的回归预测。基于LSTM神经网络对道路通行时间预测源码。基于各个link段上的历史通行时间预测未来132个link上的通行时间。 采用LSTM全连接层神经网络的回归预测。基于LSTM神经网络对道路通行时间预测源码。基于各个link段上的历史通行时间预测未来132个link上的通行时间。 采用LSTM全连接层神经网络的回归预测。基于LSTM神经网络对道路通行时间预测源码。基于各个link段上的历史通行时间预测未来132个link上的通行时间。 采用LSTM全连接层神经网络的回归预测。基于LSTM神经网络对道路通行时间预测源码。基于各个link段上的历史通行时间预测未来132个link上的通行时间。 采用LSTM全连接层神经网络的回归预测。

基于GRU神经网络模型预测未来电力系统材料价格源码。

基于LSTM神经网络模型的疫情发展趋势预测。别采用经典传染病动力学模型SEIR和LSTM神经网络实现，通过控制模型参数来改变干预程度，体现防控的意义。同时利用LSTM递归神经网络时间序列预测算法对疫情发展趋势进行预测。基于LSTM神经网络模型的疫情发展趋势预测。别采用经典传染病动力学模型SEIR和LSTM神经网络实现，通过控制模型参数来改变干预程度，体现防控的意义。同时利用LSTM递归神经网络时间序列预测算法对疫情发展趋势进行预测。基于LSTM神经网络模型的疫情发展趋势预测。别采用经典传染病动力学模型SEIR和LSTM神经网络实现，通过控制模型参数来改变干预程度，体现防控的意义。同时利用LSTM递归神经网络时间序列预测算法对疫情发展趋势进行预测。

基于LSTM神经网络对金融序列数据进行预测源代码。 文件包含： 采用lstm神经网络对金融序列数据进行预测分析并生成图片 数据（data文件夹，为将tushare中导入数据经过转译处理后形成的.csv表格文件，可通过excel等打开）； 图片（png文件夹，为代码工作过程中可视化形成的各类图片，包括收益率的频率直方图及其正态拟合曲线、LSTM模型分析后的预测和真实走势曲线拟合图） 代码（code文件夹，基于python和相关功能包实现，其中config.py中保存tushare的token接口，如需使用请自行注册）； 文件包含： 采用lstm神经网络对金融序列数据进行预测分析并生成图片 数据（data文件夹，为将tushare中导入数据经过转译处理后形成的.csv表格文件，可通过excel等打开）； 图片（png文件夹，为代码工作过程中可视化形成的各类图片，包括收益率的频率直方图及其正态拟合曲线、LSTM模型分析后的预测和真实走势曲线拟合图） 代码（code文件夹，基于python和相关功能包实现，其中config.py中保存tushare的token接口，如需使用请自行注册）；

使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。 基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测。使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。 基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测。使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。 基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测。使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。 基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测。