首先、wt（小波分析）过滤噪声 然后 saes（自编码器）提取强特征 最后用lstm进行学习训练

【lstm预测】基于鲸鱼算法优化lstm预测matlab源码.md

《基于深度学习的财经新闻量化与股市预测研究》论文源代码说明 目录说明 CNN (CNN文本处理及模型) Database (mysql连接类及数据库结构文件) Ensemble (集成学习文本处理及模型) FetchBindex (百度指数爬虫) LSTM (LSTM文本处理及模型) run_data (生成文件存放目录) Spider (财经新闻、股票数据爬虫及自定义工具类) /main.py (入口文件，含交叉验证及所有样例) /ensemble_temp.bat (批处理文件，作用详见下面"缺陷") 数据爬取 财经新闻数据：Spider/NewsSpider.py 股票历史数据：Spider/StockSpider.py 百度指数数据：FetchBindex 训练集处理 数据处理：CNN/DataHelper.py、CNN/News.py(新闻词典生成) CNN训练数据集：CNN/O

Tensorflow中的LSTM自动编码器和LSTM未来预测器。 这是基于本文的简单实现： : 要求 Tensorflow 1.4.0 的Python 3.5.4 Python软件包：numpy，matplotlib，os，argparse，scipy 用法 数据生成后实施重建或未来预测 使用旋转和移位生成数据：Image_generation.ipynb 使用LSTM自动编码器重建数据：Autoencoder.ipynb 输入重构和未来预测：AE_with_Predictor 结果 从复合模型 数据序列（从左到右）：0,1，...，t-1，t 轮换数据 在LSTM模型中输入序列数据后，重建数据并预测旋转多少 输入顺序 输入重构 未来预测 移位数据 在LSTM模型中输入序列数据后，重建数据并预测多少位移 输入顺序 输入重构 未来预测 参考实现 https://githu

MI-LSTM:预测收盘价的深度学习项目

股市预测器 这个项目是我毕业的最后一年项目的一部分。 它是一个 Web 应用程序，可以使用 RNN-LSTM 神经网络预测即将到来的股票市场趋势，并建议是否购买或出售特定公司的股票。 问题陈述 “股市是混乱和不可预测的，供需的任何轻微波动都会影响股价。 因此，未来的股票市场价格具有模糊性和高度波动性，需要准确预测未来的股票价格和波动。” 建议的解决方案 “创建一个界面，可以帮助投资者或财务顾问预测股票价格，从而为他们提供竞争优势。” 控制流 用户输入公司名称。 公司名称被转换成相应的股票代码。 该公司的历史股票报价来自雅虎财经。 对数据集进行技术、基本面和情绪分析。 该数据集使用 LSTM-RNN 进行训练。 预测值在用户的基于 Web 的 UI 中显示为图形。 向用户提供购买或出售的建议以及其他详细信息。 技术和基本面分析 数据采集 给定公司的历史股票报价通过 Yahoo Fin

matlab代码影响深度学习项目-时间序列数据预测（Matlab，LSTM） 作家：姜浩林 有组织的博客 韩文的“自述”发布位于以下地址。 项目主题 第一个主题是分析在线产品价格数据以预测当前产品价格。 但是，由于与大量数据相比时间不足且计算能力有限，我们修改了该项目以分析牛仔裤的在线价格数据并预测不久的将来的牛仔裤价格。 我之所以选择许多牛仔裤，是因为我拥有比其他物品更多的数据，而且我整个季节都可以穿。 （由于缺乏历史数据，所以选择了手机和电视作为牛仔裤。） 对于更多项目，我将在以后尝试找到一种方法。 使用数据 在线收集价格信息数据包括8个项目，包括在线收集的价格信息，收集日期，项目名称和销售价格。 数据收集期为2014年1月至2019年10月。 我在分析中使用的数据使用了2015年1月至2019年10月的数据。 数据分析过程 数据净化 探索数据 纯化其他数据进行分析 预测模型的选择 数据预测 预测评估（RMSE） 语义分析 数据细化 与大量数据（约1亿个数据）相比，由于缺乏计算能力（我的笔记本电脑），我决定使用每天的平均每日销售价格。 为了解释代码，我们按日期检索了数据，并仅从八个

LSTM时间序列预测 python代码——import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() #——————————————————导入数据—————————————————————— #读入数据 data = pd.read_excel(r'C:\Users\10025\Desktop\完整数据.xls') data = data.values #定义常量 rnn_unit=10 #hidden layer units input_size=3 #数据输入维度 output_size=1 #数据输出入维度 lr=0.0006 #学习率 #获取训练集 def get_train_data(batch_size=60,time_step=20,train_begin=0,train_end=5800):#用前5800个数据作为训练样本 batch_index=[] data_train=data[train_begin:train_end] normalized_train_data=(data_train-np.mean(data_train,axis=0))/np.std(data_train,axis=0) #标准化 train_x,train_y=[],[] #训练集 for i in range(len(normalized_train_data)-time_step): if i % batch_size==0:

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