预测模型调研文档 预测模型调研文档（RNN、CNN、LSTM模型）

细粒度分析学科领域热点主题发展脉络并对利用机器学习算法对未来发展趋势进行准确预测研究。防法/过程」提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架，以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论文摘要数据研究热点主题并进行主题演化关联构建，然后选取BP神经网络、支持向量机及LSTM模型等3种典型机器学习算法进行预测分析，最后利用RE指标和精准度指标评价机器学习算法预测效果并对基因工程领域在医药卫生、农业食品等方面研究趋势进行分析。实验表明基于LSTM模型对热点主题未来发展趋势预测准确度最高，支持向量机预测效果次之，BP神经网络预测效果较差且预测稳定性不足，同时结合专家咨询和文献调研表明本文方法可快速识别基因领域研究主题及发展趋势，可为我国学科领域大势研判和架构调整提供决策支持和参考。

深度学习基础（六）：LSTM模型及原理介绍 深度学习原理.pdf

【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