用于实现时间序列数据建模与预测的LSTM程序(LSTM matlab code for time series modeling and prediction)
2021-12-20 18:03:20
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预测AUCORP
Preempcion de Valores en系列de Tiempo（预测时间序列）usando MLP，LSTM-RNN
重要信息Entrega 2-Python 08/09/2019： :
Entrega 1-Weka： :
Analisis Normalizado： ：
Analisis否Normalizado： :
配置
正确的Jupyter笔记本电脑实物尺寸和尺寸2
配置1
Entorno Conda进口商品：（ Para进口商品，包括Anaconda 3。
La版本de python和demas estan determinados en el siguiente entorno）
配置2
配置指令
相依性：
Python 3.6 （不推荐使用ES基本版con sta版本ya que Py3.7 no corren algu
2021-12-20 16:40:44
11.72MB
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cryptocurrency-price-prediction：使用LSTM神经网络的加密货币价格预测
2021-12-19 18:57:14
176KB
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对金融时间序列的建模，第一列数据为预测项
2021-12-19 16:56:16
2KB
自然语言处理实战视频教程，自然语言处理中重要的算法，词向量模型。本课程从语言模型入手，详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合， 基于深度学习主流框架Tensorflow实例演示如何用深度学习来进行文本分类任务，其中涉及深度学习主流架构LSTM模型以及自然语言处理中流行的word2vec词向量建模方法，分模块解读如何用框架一步步完成整个网络架构。
2021-12-19 14:29:42
67.69MB
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在经济体系不稳定的发展中国家，历史数据的永久性波动一直是一个令人担忧的问题。 识别变量的依赖性和独立性是模糊的，建立可靠的预测模型比其他国家更复杂。 尽管非线性多元经济时间序列的线性化来预测可能会给出结果，但应忽略显示经济系统中不规则性的数据的性质。 人工神经网络（ANN）的新方法有助于建立一个保持数据属性的预测模型。 在本文中，我们使用德黑兰证券交易所 (TSE) 10 年的日内数据来预测未来 2 个月。 与自回归积分移动平均 (ARIMA) 模型相比，来自 ANN 的长短期记忆 (LSTM) 选择和输出。 结果表明，虽然在长期预测中，两种模型的预测精度都有所降低，但 LSTM 在精度误差方面明显优于 ARIMA。
2021-12-19 11:26:32
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长短期记忆递归神经网络具有学习长的观察序列的潜力。
这对于时间序列预测似乎非常不错，并且事实的确可能是这样的。
在本教程中，你将了解，如何对于一个一步单变量时序预测问题开发一个LSTM预测模型。
完成本教程后，您将知道：
如何为预测问题制定性能基准。
如何为一步时间序列预测设计一个强大的测试框架。
如何准备数据，开发和评估用于时间序列预测的LSTM递归神经网络。
1. 洗发水销售额数据集；
2. 测试设置；
3. 持续性模型预测；
4. LSTM数据准备；
5. LSTM模型开发；
6. LSTM预测；
7. 完整的LSTM例子；
8. 开发稳健的结果；
9. 教程扩展。
2021-12-17 16:47:02
1.57MB
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引入Attention 机制，对 LSTM 模型进行改进，设计了LSTM-Attention 模型。
实验环境：开python3.6.5、tensorflow==1.12、keras==2.2.4
本文的实验数据集来源于搜狗实验室中的搜狐新闻 数据，从中提取出用于训练中文词向量的中文语料， 大小约为 4GB 左右．然后选取了10 个类别的新闻数据，分别为体育, 财经, 房产, 家居, 教育, 科技, 时尚, 时政, 游戏, 娱乐．每个类别 新闻为5000 条，共 50000 条新闻，利用这 50000 条 数据来训练模型．其测试集和验证集如下
验证集: 500*10
测试集: 1000*10
2021-12-15 14:09:01
48.56MB
对于许多分析师和研究人员而言，预测特定股票的价格一直是一项艰巨的任务。 实际上，投资者对股票价格预测的研究领域非常感兴趣。 但是，提高预测单个股票价格的准确性确实是一项艰巨的任务。 因此，在本文中，我提出了一种序贯学习模型，用于使用LTSM-RNN方法预测带有公司行为事件信息和宏观经济指标的单个股票价格。 结果表明，该模型有望成为预测具有公司行为和公司发行等变量的单个股票的价格的有前途的方法。
2021-12-15 03:35:55
199KB
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