用于时间序列预测的LSTM.rar

NLP项目实例，实现一个类似于中文输入法中联想的功能；项目利用深度学习框架Pytorch，构建一个LSTM（也支持NGram，TextCNN，LSTM，BiLSTM等）模型，实现一个简易的中文单词预测（词语预测）功能，该功能可以根据用户输入的中文语句，自动预测(补充)词语；基于该项目训练的中文单词预测(词语预测）模型，在自定义的数据集上Top-1准确率最高可以达到91%左右，Top-5准确率最高可以达到97%左右。博文：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128582675

具有递归神经网络的文本生成 使用基于特征的RNN进行文本生成。 我们使用安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）的莎士比亚作品集。 给定来自此数据的字符序列（“莎士比亚”），训练模型以预测序列中的下一个字符。 通过重复调用模型，可以生成更长的文本序列。 模型的输出 以下是本教程中的模型训练了30个纪元并以字符串“ Q”开头时的示例输出： 奎妮：我以为你有罗马人。 Oracle这样，使所有人都反对这个词，因为他的照顾太弱了。 您的孩子们在您的圣洁的爱中，通过流血的宝座沉淀。 伊丽莎白·比什普（Bishop of Ely）：我的主，嫁给并愿意哭泣，这是最漂亮的。 然而，现在我被世界可悲的一天收为继承人，要和他父亲一起面对面观看新路吗？ 埃斯卡洛斯：为什么我们都下了更多儿子的原因。 卷：不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，这是没

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利用rnn网络和lstm网络进行下一个字的预测 eg： `输入`：**我觉得这个【向后输出20个字】** `输出`：**我觉得这个地方便，但是一个人的，但是一个人的，但是一个**

这里采用沪深300指数数据，时间跨度是2010年10月10号至今，选择每天的最高价格。假设当天最高价依赖当天的前n（如30）天的沪深300的最高价格。用LSTM模型来捕捉最高价的时序信息，通过模型训练，使之学会用前n天的最高价，来判断当天的最高价。

车价预测：数据集来自Kaggle

** 更新：网络研讨会录音可从以下网址获得： http://www.mathworks.com/videos/electricity-load-and-price-forecasting-with-matlab-81765.html 此示例演示如何使用 MATLAB:registered: 构建短期电力负荷（和价格）预测系统。 校准两个非线性回归模型（神经网络和袋装回归树），以在给定温度预测、假期信息和历史负载的情况下预测每小时的日前负载。 这些模型在 2004 年至 2007 年 NEPOOL 地区（由 ISO 新英格兰提供）的每小时数据上进行训练，并在 2008 年的样本外数据上进行测试。 该应用程序包括一个（可选）Excel 前端，使用户能够通过 MATLAB 可部署的 DLL 调用经过训练的负载预测模型。 标题为“负荷和价格预测案例研究简介”的文档将指导您完成分析的不同组成部分。 如果您没有所有

需求预测 该项目的目的是为Kaggle竞赛开发一种解决方案，以预测不同商店中3个月的商品销售情况 比赛说明 提供此竞赛是在相对简单和干净的数据集上探索不同时间序列技术的一种方式。 系统会为您提供5年的商店商品销售数据，并要求您预测10家不同商店的50种不同商品的3个月销售。 处理季节性的最佳方法是什么？ 应该对商店进行单独建模，还是可以将它们合并在一起？ 梯度增强比ARIMA更好吗？ 链接：

一、因果的维纳预测器 图7-6就是维纳预测器的模型，N>0， 是希望得到的输出，而 表示实际的估计值。 图7-6维纳预测器 本节和上节一样着重讨论预测器的系统函数以及预 测的均方误差，维纳预测器和维纳滤波器比较类似， 因而分析方法也都可以借鉴前面的内容。