利用Keras搭建循环神经网络进行S&P500指数股价预测的完整代码，ipynb文件，请利用jupyter notebook打开，详情可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/119419763

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

该资料用RNN，LSTM，GRU神经网络三个算法分别对电力负荷进行预测，数据集是某地一年的电力负荷数据集，采样时间为每15分钟采样一次，每日一共有96个采样点。

自然语言处理 | (15)使用Pytorch实现RNN(LSTM)语言模型-附件资源

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时序数据存在时序性，并且其短序列的特征存在重要程度差异性。针对时序数据特征，提出一种基于注意力机制的卷积神经网络（CNN）联合长短期记忆网络（LSTM）的神经网络预测模型，融合粗细粒度特征实现准确的时间序列预测。该模型由两部分构成：基于注意力机制的CNN，在标准CNN网络上增加注意力分支，以抽取重要细粒度特征；后端为LSTM，由细粒度特征抽取潜藏时序规律的粗粒度特征。在真实的热电联产供热数据上的实验表明，该模型比差分整合移动平均自回归、支持向量回归、CNN以及LSTM模型的预测效果更好，对比目前企业将预定量作为预测量的方法，预测缩放误差平均值（MASE）与均方根误差（RMSE）指标分别提升了89.64%和61.73%。

基于python和tensorflow的长短时记忆网络lstm代码。

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电力变压器作为微电网中传输和变换电能的主要设备，对油中溶解气体的浓度进行有效预测，可为变压器的故障诊断 及状态评估技术提供一定的理论依据。鉴于此，提出一种基于 粒子群优化算法（PSO）与长短期记忆网络（LSTM）的变压 器油中溶解气体浓度预测方法。首先该模型以油中溶解的7 种特征气体浓度序列作为可视输入；然后通过使用粒子群优化 算法对长短期记忆网络中相关超参数进行迭代优化；最后构建 PSO-LSTM 组合模型对油中溶解气体的浓度进行预测。该模 型克服了依据经验选取参数而导致预测精度低的问题。算例分 析结果表明，相较于传统预测算法，所提方法可以更好地追踪 油中溶解气体浓度的变化规律，提高了预测精度，为电力变压 器安全稳定运行提供了有力保障。

EEMD-LSTM-DO-prediction EEMD(集合经验模态分解)、LSTM(长短时记忆网络)、time series prediction(时间序列预测)、DO（dissolved oxygen,溶解氧） 本文提出了一种改进后的 LSTM 模型，即 EEMD-LSTM 模型。该方法在获取原始 溶解氧时间序列后并预处理后，经过 EEMD 分解为若干子序列，并对其分别建立 LSTM 预测模型，叠加个各个模型的预测结果即可获取最终的预测结果。在获取江苏无锡长江 水质实时监测站溶解氧数据后展开实验，选取原始 LSTM 模型、改进后的 BP 模型、原 始 BP 模型作为对比，实验表明，EEMD-LSTM 模型具有最小的预测误差，更好的模拟 溶解氧时间序列的走势，具有最好的预测效果。 This paper presents an improved LSTM model, the EEMD-