Time series forecasting using LSTM.

基于LSTM的流量预测 该项目旨在通过的前端，将LSTM用于流量预测。 超参数优化用于查找网络的最佳参数集。 用法 跑步： pip install -r requirements.txt 然后编辑以便它使用您自己的网络参数。 它将尝试将超参数结果存储在mongodb中。 您可以使用查看它们。 请记住，这仅用于实验，不适用于生产。 使用以下命令运行： python main.pymain.py CSV格式应为以下格式： timestamp,16,17,18,19,20,21 2011-12-31 23:55:00,4,6,8,13,3,0 2012-01-01 00:00:00,

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使用长短期记忆模型（LSTM）预测股票

Lstm进行时间序列预测，预测股票数据，按日的数据

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很好的描述了如何将人工智能之循环神经网络运用于金融之股票市场的预测，包括特征处理，标准化，结论，与传统机器学习的效果进行比较