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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.

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提出了一种新的混合基于种群的算法（PSOGSA），结合了粒子群优化（PSO）和引力搜索算法（GSA）。 主要思想是将 PSO 中的开发能力与 GSA 中的探索能力相结合，以综合两种算法的优势。 一些基准测试函数用于将混合算法与标准 PSO 和 GSA 算法在演化最佳解决方案中进行比较。 论文：A New Hybrid PSOGSA Algorithm for Function Optimization，IEEE International Conference on Computer and Information Application(ICCIA 2010)，中国，2010，pp.374-377，DOI： http ://dx.doi.org/10.1109/ICCIA .2010.6141614 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的折扣： ***

matlab代码粒子群算法Hybrid-K-means-Pso（MATLAB） K-Means的高级版本，使用粒子群算法对高维数据集进行聚类，可以更快地收敛到最佳解决方案。 “聚类”是一种用于对数据集中的元素进行分区的技术，以便将相似的元素分配给相同的群集，而将具有不同属性的元素分配给不同的群集。 快速，高质量的文档聚类算法在有效地导航，汇总和组织信息方面起着重要作用。 分区聚类算法更适合于对大型数据集进行聚类。 在此项目中，我们将实现带有K-means文档聚类算法的混合粒子群优化（PSO），该算法执行快速文档聚类，并且可以避免陷入各种高维数据集的局部最优解中。 PSO与K-means混合算法结合了PSO算法的全局搜索能力和K-means算法的快速收敛性。 对获得的结果进行分析，并比较该算法在大型数据集上的准确性和性能。 数据集：IRIS，扑克，心脏，避孕方法选择数据集（取自UCI存储库） 如果还需要gui和代码，请复制所有gui文件。 否则，只需复制您所需数据的各个Kmeans.m，KPSO.m和KPSOK.m文件，然后以相同的顺序执行即可。 还包括所有数据文件。 完整的信息，背景和

【】 | 【】如果本文档图片没有显示，请手动切换到Gitee镜像库阅读文档。 :open_book:Recorder用于html5录音 ，支持大部分已实现getUserMedia的移动端、PC端浏览器；主要包括：Chrome、Firefox、Safari、IOS 14.3+、Android WebView、腾讯Android X5内核(QQ、微信)；不支持：UC系内核（典型的支付宝），大部分国产手机厂商自研套壳娱乐浏览器，低版本IOS(11.0-14.2)上除Safari外的其他任何形式的浏览器（含PWA、WebClip、任何App内网页）。 Recorder H5 ： [ ] [ ] [ ] 工具集 ： [ ] [ ] [ ] [ ] RecordApp[即将废弃] ： [ ] [ ] [ ] [ ] 录音默认输出mp3格式，另外可选wav格式；有限支持ogg(beta)、webm(b

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