递归神经网络预测Google股票价格 我试图使用LSTM预测Google股票价格 长短期记忆（LSTM）单元（或块）是递归神经网络（RNN）层的构建单元。 由LSTM单元组成的RNN通常称为LSTM网络。 常见的LSTM单元由单元，输入门，输出门和忘记门组成。 该单元负责在任意时间间隔内“记住”值。 因此，LSTM中的“内存”一词。 就像多层（或前馈）神经网络中一样，这三个门中的每一个都可以被认为是“常规”人工神经元：也就是说，它们计算加权和的激活（使用激活函数）。 从直觉上讲，它们可以看作是通过LSTM连接的值流的调节器。 因此表示“门”。 这些门与单元之间存在连接。 更好的预测模型的结果是：

lstm训练模型，训练时间序列，可预测长时数据

使用LSTM对销售数据（吉恩销售数据集）进行预测

23在Matlab 中把文件夹加入工作路径，在命令行中输入 RunLstm(numdelynumdely 是选择预测点的数目cell_num 是隐含层的结点数目 cost_gate是误差的阈值（此处一般取0.25）

1.只提供算法程序，不提供算法咨询，有运行说明，运行环境为Matlab2021-b，代码中有相关描述。 2.包括IPSO-LSTM和单独LSTM共两个算法。 3.数据是读取excel表，模型包括6输入和1输出，除了训练外还有三种情景下的预测结果。 4.压缩包中截图是自己运行的，平均百分比误差误差为0.2%。

14通过对前14年的天气预报数据进行分析，（温度、风速，累计降雨量）预测未来6年的温度、风速和累计降雨量

基于LSTM的股票预测tensorflows代码，通俗易懂，亲测有效

股票买卖最佳时机leetcode 项目前提 该项目探索了使用监督式机器学习模型以基本面和技术分析数据作为输入可以预测未来股票价格的程度。 该项目旨在确定哪种监督机器学习模型，从时间序列多线性回归 (TS-MLR)、循环神经网络 (RNN) 到长短期记忆 (LSTM)，可以以最低的根预测未来股票价格均方误差 (RMSE)。 在这样做的过程中，我们进行了降维和特征选择，深入了解了对预测未来股票价格特别重要的基本面和技术分析数据的类别。 这种洞察力可以整合到选股策略中，并为买卖股票的理想时机提供基准。 该项目将 LSTM 列为表现最佳的机器学习模型，预测未来一个月收盘价的平均 RMSE 为 8.03，预测未来六个月收盘价的平均 RMSE 为 13.45。 动机 投资股票市场往往是最不稳定的投资类型。 因此，我们的项目探索了最小化此类波动的方法之一——分析公司数据以发现股票价格变化的可能趋势。 在此过程中，我们的项目希望这些趋势能够帮助提高投资者的确定性。 理想情况下，最好（最小 RMSE）模型将允许投资者从投资中获利并“击败市场”。 我们项目的意义有两个方面。 首先，它提供了对影响股票价格的

使用LSTM +CNN对EGG 进行分类预测，一维CNN提取数字信息特征，LSTM 进行分类预测

对金融时间序列的建模，第一列数据为预测项