计算机毕业设计 基于大数据分析的股票预测系统
今天学向大家介绍一个基于深度学习的毕业设计项目,LSTM股票预测,这是个非常不错的毕设课题。项目分享与指导:httpsblog.csdn/HUXINY1课题意义利用神经网络模型如果能够提高对股票价格的预测精度,更好地掌握股票价格发展趋势,这对于投资者来说可以及时制定相应的发展策略,更好地应对未来发生的不确定性...
华能水电获得发明专利授权:“一种基于SA-LSTM神经网络的锂电池...
证券之星消息,根据企查查数据显示华能水电(600025)新获得一项发明专利授权,专利名为“一种基于SA-LSTM神经网络的锂电池剩余寿命预测方法及设备”,专利申请号为CN202311183694.2,授权日为2023年12月26日。专利摘要:本发明提出一种基于SA?LSTM神经网络的锂电池剩余寿命预测方法及设备,该方法引入局部切空间排列(LTSA)算法...
30篇论文,就能掌握当今科技90%的知识!ILYA公布神级论文清单(上)
此外,文章还探讨了LSTM的一些变种和应用实例,如双向LSTM、堆叠LSTM等,并简述了它们在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域的成功应用。总之,《理解LSTMs》是一篇面向广泛读者群体的科普文章,旨在降低理解LSTM这一复杂深度学习模型的门槛,无论你是初学者还是有一定基础的研究人员,都能从中获益,加深对LSTM及其背后...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
LSTM是一种改进的RNN,旨在有效地处理和捕捉长期依赖关系的序列数据,它的核心思想是引入一种特殊的内部状态机制,以更好地处理长序列,并避免梯度消失问题。LSTM引入了记忆单元(memorycell)来管理隐状态中记录的信息,通过几个门结构对其进行控制:输出门(outputgate)用来从单元中输出条目;输入门(inputgate...
好书推荐·赠书|《大数据、机器学习与量化投资》
第6章大即为美,从电子邮件收据数据预测公司销售额6.1导读6.2Quandl的电子邮件收据数据库6.3大数据工作中的挑战6.4预测公司销售额6.5实时预测6.6案例研究:亚马逊销售案例第7章将集成学习应用于量化股票:多因子框架中的梯度提升算法7.1导读7.2提升树入门...
在预测中使用LSTM架构的最新5篇论文推荐
我们提出了一个独立的和并行的长短时记忆(LSTM)神经网络的集合,用于股票价格运动的预测(www.e993.com)2024年7月25日。lstm已经被证明特别适合于时间序列数据,因为它们能够整合过去的信息,而神经网络集成已经被发现可以减少结果的可变性并提高泛化。模型使用了一个基于收益中值的二元分类问题,集合的预测依赖于一个阈值,该阈值是对结果达成一致所需...
【学术论文】基于LSTM网络的IGBT参数预测硬件系统设计
对绝缘栅双极型晶体管进行参数预测可以有效地避免因其失效带来的经济损失和安全问题。对绝缘栅双极型晶体管参数进行分析,设计了一个基于LSTM网络的绝缘栅双极型晶体管参数预测SoC硬件系统。该系统使用ARM处理器作为总控制器,控制各个子模块的调用和数据的传输,FPGA内通过对矩阵向量内积算法进行优化提高LSTM网络内部的数据运...
为预测国际能源市场变化提供新模型 留学生论文亮相国际名刊
该论文利用长短期记忆(LSTM)人工神经网络,构建并优化了一种时间序列预测模型。该模型可以应用在不稳定的能源市场中,对能源价格和需求进行有效预测,从而帮助企业和投资者做出更为科学的决策。该论文的发表引起学术界和业界的广泛关注和好评。蔡之华表示:“这是我校计算机类留学生在国际著名期刊上发表的一项人工智能方面...
AAAI论文解读:基于转移的语义依存图分析(11月24日周五晚8点直播)
值得一提的是,本周五(11月24日)晚上8点,第一作者王宇轩将在雷锋网旗下频道AI慕课学院(httpmooc.ai/)进行第34期的GAIR大讲堂直播,主题为《AAAI论文解读:基于转移的语义依存图分析》,扫描本文底部海报AI科技评论二维码,添加社长微信,备注「王宇轩」即可。
告别RNN,迎来TCN!股市预测任务是时候拥抱新技术了
Wanjawa等人在论文《ANNModeltoPredictStockPricesatStockExchangeMarkets》中,提出一种利用误差反向传播的前馈多层感知机来预测股票价格的神经网络。结果表明,该模型能够对典型的股票市场进行预测。2017年进入LSTM时代:使用LSTM网络处理时间序列数据的研究激增。