arima的matlab代码使用 ARIMA-LSTM 混合模型进行相关预测 我们应用了 ARIMA-LSTM 混合模型来预测两种资产的未来价格相关系数 我的论文草稿上传到 . 我愿意对我的工作发表任何评论。 请给我发电子邮件。 我真的很感激反馈:) 论文摘要 预测未来时间段内两种资产的价格相关性在投资组合优化中很重要。 我们应用 LSTM 循环神经网络 (RNN) 来预测两只个股的股价相关系数。 RNN 能够理解时间依赖性。 LSTM 单元的使用进一步增强了其长期预测特性。 为了在模型中同时包含线性和非线性，我们也采用了 ARIMA 模型。 ARIMA 模型过滤数据中的线性趋势并将残差值传递给 LSTM 模型。 ARIMA LSTM 混合模型针对其他传统预测财务模型进行了测试，例如完整历史模型、恒定相关模型、单指数模型和多组模型。 在我们的实证研究中，ARIMA-LSTM 模型的预测能力明显优于所有其他金融模型。 我们的工作意味着值得考虑使用 ARIMA LSTM 模型来预测投资组合优化的相关系数。 1. Github 代码阅读指南 我的源代码和文件可以分为三个部分。 第 1 部分.

PredRNN 包含PyTorch的纸张实现- PredRNN：使用时空LSTM进行预测性学习的递归神经网络 数据集 移动MNIST数据集可在下载 建筑

首先对时间序列数据进行EMD分解，然后对每个分量进行lstm建模，最后把各分量结果相加作为最终结果

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基于CNN/LSTM和稀疏下采样的人体行为识别

利用pytorch深度学习平台可以训练LSTM网络，其中pytorch高度集成，本代码展开了其中结构

使用LSTM进行音频分类 使用基于LSTM的模型对城市声音音频数据集进行分类。 要求 pytorch == 1.0.1 scipy == 1.2.0 火炬视觉== 0.2.1 熊猫== 0.24.1 numpy == 1.14.3 torchaudio == 0.2 librosa == 0.6.3 pydub = = 0.23.1 按照测试数据进行测试的步骤 在当前目录中创建一个名为data / test的文件夹，其中将包含所有要测试的“ .wav”文件。 从此下载“ bestModel.pt”，并将其放置在当前目录中。 运行以下命令： python preprocess.py python eval.py 将会在当前目录中生成一个名为“ test_predictions.csv”的csv文件，其中包含所有测试文件及其相应的预测标签。 团队 阿尼什·马丹（Anish

基于谭松波老师的酒店评论数据集的中文文本情感分析，二分类问题 数据集标签有pos和neg，分别2000条txt文本 选择RNN、LSTM和Bi-LSTM作为模型，借助Keras搭建训练 主要工具包版本为TensorFlow 2.0.0、Keras 2.3.1和Python 3.6.2 在测试集上可稳定达到92%的准确率

基于LSTM神经网络模型预测北京PM2.5排放量预测 代码实现 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras import layers from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler, OneHotEncoder from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.model

包含代码和数据库，亲测可用