本文主要对LSTM模型结构改进及优化其参数, 使其预测股票涨跌走势准确率明显提高, 同时对美股周数据及日数据在LSTM神经网络预测效果展开研究. 一方面通过分析对比两者预测效果差别, 验证不同数据集对预测效果的影响; 另一方面为LSTM股票预测研究提供数据集的选择建议, 以提高股票预测准确率. 本研究通过改进后的LSTM神经网络模型使用多序列股票预测方法来进行股票价格的涨跌趋势预测. 实验结果证实, 与日数据相比, 周数据的预测效果表现更优, 其中日数据的平均准确率为52.8%, 而周数据的平均准确率为58%, 使用周数据训练LSTM模型, 股票预测准确率更高.

基于数据挖掘的高校学生就业趋势预测分析.pdf

重庆市直辖10年以来城市化水平得到了快速提升，从影响重庆市城市化进程中的城市化经济因子、城市化居民生活因子、基础设施因子中的3方面14项指标，运用主成分分析方法，得到目标权重值，对人口城市化率进行回归，建立回归模型，对重庆市城市化率进行预测。结果1996年至2007年之间的数据拟合较好，回归模型预测2008年重庆市城市化率达到50%，2020年为70%，平均每年增长1.6个百分点。结果表明，重庆市的城市化水平进程可谓是时间短、速度快。重庆市应该根据自身未来城市化的发展趋势，采取有效措施，合理确定发展路径，

市场趋势预测 这是一个构建知识图谱课程的项目。 该项目利用历史股票价格，并整合了来自客户的社交媒体，以预测道琼斯工业平均指数（DJIA）的市场趋势。 数据周期：2016年8月1日至2017年10月31日。DJIA数据范围：2016年8月1日至2017年11月30日。数据来源：Business Insider（记录号：2,017），Reddit finance（4,383），facebook（11,528） ），雅虎财经（10,478），Twitter（24,271）结构数据：Facebook，Twritter。 预测结果 请。 请引用。 T+1 Prediction

（二）趋势预测(最小二乘法) 三种最常用的趋势预测模型： 线性趋势模型 指数曲线趋势模型 二次曲线趋势模型

基于山东省过去10年的电力消费情况,充分运用相关的理论知识,对山东省的电力需求情况进行了预测和分析。首先,通过对GDP增长的情景设置,运用弹性系数法对山东省的电力消费情况进行了预测;其次,借助MATLAB分析软件,利用马尔科夫链的趋势预测分析法对山东省的电力消费结构进行了预测;最后,根据国家当前对节能减排的环境质量要求,预测、修正并优化了山东省的电力需求目标结构,为山东省制定电力发展规划提供参考。

随着我国经济制度和保障体制的不断完善，股票市场变得越来越热门，每年投资者的数量都在不断增加，所以如何有效地对股票价格进行预测成为研究领域的一个热门。 本文基于长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）神经网络模型，建立股价预测模型。训练数据选取了贵州茅台股票数据，然后选取其开盘价、收盘价、最高价和最低价作为四个输入特征进行训练。在优化算法方面，本文选择了很适用于LSTM模型的Adam（Adaptive moment estimation）算法。在模型结构方面，本文通过不断地修改学习率和训练轮数，调整模型的精确度。特别地，为获得更好的预测结果，本文对上述模型进行了改进，将三层神经网络改进为四层神经网络，实现新模型的均方误差（MSE，Mean Square Error）相比旧模型同输入特征的MSE下降了约47%。 从实验结果来看，在预测短期内的股价时，本模型的效果较好；在预测长期内的股价时，预测值和实际值有一定的差距，但是预测值的趋势和实际值的趋势大体一致，所以该模型在股价预测上有一定的实用价值。

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基于LSTM神经网络模型的疫情发展趋势预测。别采用经典传染病动力学模型SEIR和LSTM神经网络实现，通过控制模型参数来改变干预程度，体现防控的意义。同时利用LSTM递归神经网络时间序列预测算法对疫情发展趋势进行预测。基于LSTM神经网络模型的疫情发展趋势预测。别采用经典传染病动力学模型SEIR和LSTM神经网络实现，通过控制模型参数来改变干预程度，体现防控的意义。同时利用LSTM递归神经网络时间序列预测算法对疫情发展趋势进行预测。基于LSTM神经网络模型的疫情发展趋势预测。别采用经典传染病动力学模型SEIR和LSTM神经网络实现，通过控制模型参数来改变干预程度，体现防控的意义。同时利用LSTM递归神经网络时间序列预测算法对疫情发展趋势进行预测。

准确地预测旅游需求对制定有效的旅游管理政策起着重要的作用。 它有助于合理地分配资源，避免旅游拥堵。 本文考虑了噪声干扰，提出了结合经验模型分解（EEMD），深度信念网络（DBN）和谷歌趋势的混合模型，用于旅游需求预测。 该模型首先应用位错加权综合方法将Google趋势组合到搜索综合索引中，然后使用EEMD对序列进行去噪。 EEMD从原始系列中提取了高频噪声。 搜索综合指数的低频序列将用于预测低频旅游量序列。 以上海入境旅游为例，对该模型进行了训练，并预测了未来12个月的入境人数。 结论表明，EEMD-DBN模型的预测误差明显低于ARIMA，GM（1,1），FTS，SVM，CES和DBN模型的基线。 这表明必须进行噪声处理，EEMD-DBN预测模型可以提高预测精度。