数据挖掘 LSTM 时间序列预测 随机森林 基于LSTM的股票数据分析 数学建模 探究股票各指标的相关性、建立模型 建立LSTM时间序列模型

模型时间集合 使用Modeltime进行时间序列预测的集成算法 一个modeltime扩展，它实现了集成预测方法，包括模型平均，加权平均和堆栈。 安装 安装CRAN版本： install.packages( " modeltime.ensemble " ) 或者，安装开发版本： remotes :: install_github( " business-science/modeltime.ensemble " ) 入门 ：了解使用Modeltime进行预测的基础知识。 ：了解Modeltime集成模型的预测基础。 在几分钟内使您的第一支乐团 加载以下库。 library( tidymodels ) library( modeltime ) library( modeltime.ensemble ) library( tidyverse ) library( timetk ) 第

时间序列特征提取与聚类算法研究.pdf

邓自立——现代时间序列分析及其应用 建模、滤波、去卷、预报和控制

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特色 根据时间序列数据计算各种特征。 R包Python实现。 安装 您可以使用以下tsfeatures从安装tsfeatures的发行版本： pip install tsfeatures 用法 tsfeatures主函数默认情况下计算Montero-Manso，Talagala，Hyndman和Athanasopoulos在。 from tsfeatures import tsfeatures 该函数接收具有unique_id ， ds ， y列以及可选的数据频率的面板熊猫df。 tsfeatures ( panel , freq = 7 ) 默认情况下（ freq=None ），该函数将尝试推断每个时间序列的频率（使用ds列上pandas infer_freq ）并根据内置字典FREQS分配一个季节性周期： FREQS = { 'H' : 24 , 'D' : 1 ,

基于最小误差估计的综合时间序列预测法及其应用.pdf

基于EMD和神经网络的时间序列预测.pdf

Apache MXNet Gluon中的LSTNet实现 该存储库包含本文的实现： ://arxiv.org/abs/1703.07015，基于该存储库中作者的原始PyTorch实现： : 请参考该论文以获取有关网络体系结构的背景知识。 运行脚本 要获取命令行参数列表： python train.py-帮助

LSTM 时间序列分析预测 目录 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。