【预测模型】基于贝叶斯优化的LSTM模型实现数据预测matlab源码.pdf

基于微信机构投资者情绪和LSTM模型的股指预测研究，马思畦，肖智，首先针对投资者情绪指标量化方式问题，提出基于投资者机构微信公众号文本内容的情感分类作为量化指标，引入长短期记忆神经网络模

单向LSTM import torch.nn as nn import torch seq_len = 20 batch_size = 64 embedding_dim = 100 num_embeddings = 300 hidden_size = 128 number_layer = 3 input = torch.randint(low=0,high=256,size=[batch_size,seq_len]) #[64,20] embedding = nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim) input_embeded = embeddin

使用时间滑动LSTM网络的3D人类行为理解 这是Ensemble TS-LSTM v1，v2和v3模型的Tensorflow实现，该论文来自论文和论文 。 您可以在或前一篇论文的。 这也是论文中的通用时间滑动LSTM（TS-LSTM）模型的Tensorflow实现。 广义的TS-LSTM网络由多个TS-LSTM模块组成，并且可以由超参数控制，例如L-STM窗口大小，时间跨度和TS-LSTM模块的运动特征偏移。 要求（Ubuntu，Matlab除外） Python 2.7.12（NTU） 0.11.0rc2（NTU） Python 3.5.2（UCLA和UWA） 1.4.1（UCLA和UWA） 脾气暴躁的 Matlab 2017a（Windows） 数据集 我们发现有关NTU RGB + D数据集中的骨架数据的一些问题。 垃圾桶骨架：有时Kinect会检测到垃圾桶骨架，即使

针对目前癫痫发作实时自动预测困难的问题，将开展以LSTM模型为基础的癫痫发作预测的研究，构建了基于LSTM的神经网络模型对癫痫发作进行预测。将采集到的癫痫脑电数据进行预处理，然后提取单导联脑电小波能量特征，结合构建的基于LSTM的模型来识别癫痫发作前期和发作间期的状态，从而实现癫痫发作的预测。与传统的SVM和MLP相比，本方法取得了98.5%的分类精度和零误警的结果。为未来开发癫痫发作预警系统提供了理论基础，在临床应用上具有较大的潜在价值。

社会性LSTM预测社区间冲突 作者： （ ）， （ ） 概述 该软件包包含用于复制预测结果的代码，该论文发表在The Web Conference（ie，WWW）2018论文中。该任务旨在在Reddit.com上预测社区间的动员和冲突。 特别是，我们研究了一个社区（“源”）发布超链接到另一社区（“目标”）的帖子的情况，目标是预测此“交叉链接”帖子是否会导致重大的“动员”参加目标社区的源社区成员的数量。 主要模型是“社会主导的” LSTM，它使用用户和社区的向量嵌入来帮助做出此预测。 特别是，使用“ node2vec”样式的方法学习用户和社区的嵌入，并且我们使用这些嵌入（以及来自交叉链接帖子的文本信息）来预测该帖子是否会导致动员。 有关更多详细信息，请参见和。 如果您使用与此项目关联的代码或数据，请引用以下文章： @inproceedings{kumar2018conflic

基于ARIMA模型和LSTM模型，提出一种高性能得时间序列预测算法

LSTM模型缓解长期依赖问题的数学证明（符号计算程序）

股票预测 LSTM模型预测股票价格

一个模型+主程序，然后里面还有CWRU轴承的数据，直接可以运行。 想修改模型可以在model.py里修改，这样就可以拿来自己搞点东西。