基于PyTorch框架,使用LSTM网络对股票价格进行预测.zip

上传者: 51320133 | 上传时间: 2025-04-25 20:20:16 | 文件大小: 356KB | 文件类型: ZIP
LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构,用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题,导致无法有效地捕捉长期依赖。LSTM通过引入门控机制(Gating Mechanism)和记忆单元(Memory Cell)来克服这些问题。 以下是LSTM的基本结构和主要组件: 记忆单元(Memory Cell):记忆单元是LSTM的核心,用于存储长期信息。它像一个传送带一样,在整个链上运行,只有一些小的线性交互。信息很容易地在其上保持不变。 输入门(Input Gate):输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。它由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 遗忘门(Forget Gate):遗忘门决定了哪些信息会从记忆单元中被丢弃或遗忘。它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 输出门(Output Gate):输出门决定了哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。同样地,它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 LSTM的计算过程可以大致描述为: 通过遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些信息。 通过输入门决定哪些新的信息会被加入到记忆单元中。 更新记忆单元的状态。 通过输出门决定哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。 由于LSTM能够有效地处理长期依赖关系,它在许多序列建模任务中都取得了很好的效果,如语音识别、文本生成、机器翻译、时序预测等。

文件下载

资源详情

[{"title":"( 14 个子文件 356KB ) 基于PyTorch框架,使用LSTM网络对股票价格进行预测.zip","children":[{"title":"content","children":[{"title":"Stock_Prediction","children":[{"title":"parser_my.py <span style='color:#111;'> 1.24KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"evaluate.py <span style='color:#111;'> 1.04KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"data","children":[{"title":"000001SH_index.csv <span style='color:#111;'> 555.48KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"dataset.py <span style='color:#111;'> 2.29KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"LSTMModel.py <span style='color:#111;'> 1.01KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"img","children":[{"title":"17.png <span style='color:#111;'> 72.36KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"18.png <span style='color:#111;'> 7.31KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"model","children":[{"title":"stock.pkl <span style='color:#111;'> 56.69KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"requirements.txt <span style='color:#111;'> 40B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"train.py <span style='color:#111;'> 1.69KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"__pycache__","children":[{"title":"dataset.cpython-36.pyc <span style='color:#111;'> 2.04KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"LSTMModel.cpython-36.pyc <span style='color:#111;'> 983B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"parser_my.cpython-36.pyc <span style='color:#111;'> 882B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 592B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明