循环神经网络可应用于处理时间序列的数据。本人提供了一份与股票相关的时间序列数据，包含股票的开盘数据，关盘数据、最高点数据、最低点数据。供大家学习训练时使用

内容概要：本文介绍了基于Python实现的CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元的多变量时间序列预测模型。该模型融合了CNN的局部特征提取能力和BiGRU的全局时间依赖捕捉能力，旨在提高多变量时间序列预测的准确性和鲁棒性。文章详细描述了模型的架构设计、实现步骤、优化方法及应用场景。模型架构分为三大部分：卷积神经网络层（CNN）、双向GRU层（BiGRU）和全连接层（Dense Layer）。通过卷积核提取局部特征，双向GRU捕捉全局依赖，最终通过全连接层生成预测值。文章还探讨了模型在金融、能源、制造业、交通等领域的应用潜力，并提供了代码示例和可视化工具，以评估模型的预测效果。 适合人群：具备一定编程基础，对深度学习和时间序列预测感兴趣的开发者、研究人员和工程师。 使用场景及目标：①结合CNN和BiGRU，提取时间序列中的局部特征和全局依赖，提升多变量时间序列预测的精度；②通过优化损失函数、正则化技术和自适应学习率等手段，提高模型的泛化能力和稳定性；③应用于金融、能源、制造业、交通等多个领域，帮助企业和机构进行更准确的决策和资源管理。 阅读建议：此资源详细介绍了CNN-BiGRU模型的设计与实现，不仅包含代码编写，还强调了模型优化和实际应用。读者在学习过程中应结合理论与实践，尝试调整模型参数，并通过实验验证其预测效果。

时序预测|基于长短期记忆网络时间序列LSTM预测Matlab程序 单变量 1.程序功能已完成调试，用户可以通过一键操作生成图形和评价指标。 2.数据输入以Excel格式保存，只需更换文件，即可运行以获得个人化的实验结果。 3.代码中包含详细注释，具有较强的可读性，特别适合初学者和新手。 4.在实际数据集上的效果可能较差，需要对模型参数进行微调。 CSDN：机器不会学习CL 时序预测|基于长短期记忆网络时间序列LSTM预测Matlab程序 单变量 1.程序功能已完成调试，用户可以通过一键操作生成图形和评价指标。 2.数据输入以Excel格式保存，只需更换文件，即可运行以获得个人化的实验结果。 3.代码中包含详细注释，具有较强的可读性，特别适合初学者和新手。 4.在实际数据集上的效果可能较差，需要对模型参数进行微调。 CSDN：机器不会学习CL

在时间序列预测领域，Prophet模型凭借其易于使用和对季节性数据的良好处理能力，已成为数据科学家和分析师的重要工具之一。Prophet是Facebook推出的一个开源库，它特别适用于具有多季节性变化和突变点的时间序列数据。该模型基于加性模型，其中非线性趋势会随着周期性效应和假日效应的变化而变化，同时也能适应任何在数据中出现的不规则性。 Prophet模型的核心基于三个主要组成部分：趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和假日效应（Holiday）。趋势部分描述了时间序列的长期走势，可以是线性的、非线性的，或者是用户自定义的模式。季节性部分负责处理数据中的周期性模式，Prophet提供了内置的周、月和年周期的季节性处理机制。假日效应则指出了因特定日期（如节假日或特殊活动）而可能出现的非正常波动。 使用Python的Prophet模型进行时间序列预测的步骤通常包括数据准备、模型拟合和预测。数据准备阶段要求时间序列数据至少包含两个列：一个是时间戳（ds），另一个是观测值（y）。在模型拟合阶段，开发者需要将准备好的数据输入到Prophet模型中，并可选择性地加入额外的参数，如节假日信息、周期性变化的调整、改变趋势的灵活度等，以便模型更好地拟合数据。模型拟合完成后，可以通过模型对未来一段时间内的数据进行预测。 Prophet模型还提供了灵活性，允许用户调整模型的各种参数，比如改变趋势的变化速率、设置季节性成分的灵活性等。此外，该模型具有强大的诊断工具，可以帮助用户识别数据中的潜在问题，如异常值和模型拟合的不足之处。 Prophet模型的一个关键优势是它的高效性。对于大多数时间序列数据集来说，Prophet模型的预测性能与更复杂的模型相当，而计算成本却要低得多。同时，由于其是基于Python开发的，因此它与其他数据分析和机器学习库（如Pandas、NumPy）的兼容性极佳，使得集成到现有的数据分析工作流中变得非常方便。 尽管Prophet模型非常强大，但它也有一些局限性。例如，当数据集非常大时，模型的运行速度可能会受到影响。此外，对于某些特定类型的时间序列数据，可能需要更细致的模型调校才能获得准确的预测结果。 在实际应用中，Prophet模型已经被广泛应用于商业、金融、经济、能源、科技等多个行业的未来趋势预测。它的普及性得益于其相对简单的使用方法和强大的预测能力，使得即使是没有深厚统计背景的用户也能够轻松掌握并应用。 总结而言，Prophet模型通过其出色的季节性处理能力、用户友好的接口和高效的计算性能，在时间序列预测领域占据了重要的地位。对于希望在短时间内获得可靠预测结果的分析师和数据科学家来说，Prophet无疑是一个强有力的支持工具。

内容概要：本文介绍了如何在MATLAB中实现基于POA（Pelican Optimization Algorithm）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM），用于多输入单输出的时间序列回归预测。该模型通过CNN提取局部特征，BiLSTM处理上下文信息，POA优化超参数，提高了模型的预测性能。文章详细讲解了数据预处理、模型构建、训练和评估的全过程，并提供了完整的代码示例和图形用户界面设计。 适合人群：具备MATLAB编程基础的数据科学家、研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要高精度时间序列预测的应用，如金融市场预测、气象数据预测、工业过程监控等。用户可以通过该模型快速搭建并训练高质量的预测模型。 其他说明：未来的研究可以考虑引入更多先进的优化算法，拓展模型的输入输出结构，增强图形用户界面的功能。使用过程中需要注意数据的正常化和防止过拟合的问题。

内容概要：本文通过具体的实战项目——奶茶店销量预测，系统地介绍了建模大赛的完整流程，包括数据加载、数据预处理、模型选择与训练、评估调优及未来预测。具体而言，文章详细讲解了如何使用 Python 编程语言对销量数据进行数据探索、清洗以及特征工程。随后介绍并实现了三种模型：线性回归作为基线模型，用于对比其他复杂模型的效果；随机森林模型适用于处理非线性的销量波动；LSTM 深度学习模型擅长捕捉时间序列中的复杂趋势。在完成预测的基础上，作者对每个阶段都做了充分的评价，并提出了后续改进建议。 适用人群：数据科学爱好者、初入数据分析领域的从业人员、希望深入了解机器学习算法应用的具体方式的学生。 使用场景及目标：通过对真实场景的深入剖析帮助学习者掌握从收集数据到最后实施预测的所有步骤。最终目的是让读者能依据文中提供的指导，在类似的预测性项目中独立进行完整的模型建设，从而提高其理论水平和实际操作能力。 其他说明：本文强调特征工程的重要性和模型优化技巧。同时提倡跨学科思维的应用，即从商业运营视角去思考和技术手段相结合。另外提醒开发者们要注意预测成果的实际应用场景和服务对象特性。最后还指出了几种潜在的研究

基于GA-BP多变量时序预测的优化算法模型——代码文注释清晰，高质量多评价指标展示程序,GA-BP神经网络优化多变量时序预测模型：基于遗传算法的BP神经网络多维时间序列预测程序,GA-BP多变量时序预测，基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的多维时间序列预测，多输入单输出 程序已经调试好，无需更改代码替数据集即可运行数据为Excel格式。 1、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等，图很多，符合您的需要 3、代码文注释清晰，质量极高 4、测试数据集，可以直接运行源程序。 替你的数据即可用 适合新手小白 ,关键词：GA-BP多变量时序预测; 遗传算法优化BP神经网络; 多维时间序列预测; 多输入单输出; MATLAB版本2018b; 评价指标(R2, MAE, MBE, RMSE); 代码文注释清晰; 测试数据集; 新手小白。,基于GA-BP算法的多变量时序预测模型：高注释质量、测试数据集直接可用

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基于TCN-Shap的时间序列预测与多变量回归分析：探索时间序列数据的预测与回归特性，支持自定义数据集的灵活应用,tcn-Shap时间序列预测或者多变量回归 是时间序列预测问题，也可以是回归问题，但不是分类问题 自带数据集，可以直接运行，也可以替成自己的数据集 ,TCN; Shap时间序列预测; 多变量回归; 时间序列预测问题; 回归问题; 自带数据集,"TCN-Shap在时间序列预测与多变量回归中的应用"

用于进行Python时间序列分析的数据集，包含苹果、微软等公司自1990年以来每天的股票价格数据，共5473条，可以用作做时间序列分析。