【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...
与RNN简单循环神经网络模型相比,LSTM具有能捕捉长期数据特征的优点,但是对于超长期的数据,仍旧无法进行很好的预测,而对于加入了Attention注意力机制的Transformer,正好可以解决这个难题,但是Transformer模型针对简单的数据集往往效果比不上LSTM,因为Transformer更容易导致过拟合,从而影响预测效果。PYTHON中TENSORFLOW的长短期记...
计算机毕业设计Python+Tensorflow股票推荐系统 股票预测 可视化
模型构建:利用TensorFlow框架构建深度学习模型,如循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)或卷积神经网络(CNN)等,对股票价格进行预测。模型训练与优化:使用收集的数据对模型进行训练,通过调整超参数、引入正则化技术等方法优化模型性能。股票推荐:基于模型预测结果,结合投资者的风险偏好和投资目标,设计股票推荐...
时间序列预测:探索性数据分析和特征工程的实用指南
时间序列分析是数据科学和机器学习领域最广泛的主题之一:无论是预测金融事件、能源消耗、产品销售还是股票市场趋势,这一领域一直是企业非常感兴趣的领域。随着机器学习模型的不断进步,使除了传统的统计预测方法(如回归模型、ARIMA模型、指数平滑)外,与机器学习(如基于树的模型)和深度学习(如LSTM网络、cnn、基于Transform...
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...
《计算机与数字工程》征稿方向_月刊论文发表
标题:基于NURBS曲线拟合的渐开线圆柱齿轮齿形偏差计算作者:晏婷杨光永于元滐戈一航徐天奇标题:基于LSTM的多指标股票预测作者:齐太威于文年标题:基于改进灰狼算法优化SVR的避雷器阻性电流预测作者:杨政标题:无线传感器网络中低能耗多径传输算法研究作者:胡游君张文鹏周忠冉高雪蔡世龙标题...
[准确率:68%]基于日指标使用LSTM预测股价是否上涨(完善版)
最近因为(财务自由需要)个人项目需要,在研究一些股票预测的算法,试过PEG的估值,也试过其他一些估值方法,但是效果都不是很好,今天我们来试一下用LSTM进行上涨预测(www.e993.com)2024年9月7日。请注意,这只是一次具有学习性质的尝试,我也不会用这个模型进行实质性的操作。(以下的“天”指交易日)...
基于图神经网络、图谱型数据的收益预测模型(附代码)
买入预测收益最高的股票,日度换仓,收盘买卖每次固定50,000美元的持仓规模交易成本为0,假设全部成交用于对比的其他模型SFM:首先将历史价格数据进行离散傅里叶变换,再输入到LSTM模型中进行预测。参考Liheng2017;LSTM:基于历史收盘价及5、10、20和30均线的LSTM模型;...
吉林大学团队基于迁移学习开发 RNA 二级结构端到端预测方法
吉林大学的研究团队设计了一个名为LTPConstraint的神经网络来预测RNA二级结构。该网络基于双向LSTM、Transformer和生成器等多种网络结构。它还使用迁移学习来训练模型,从而可以减少数据依赖。LTPConstraint在RNA二级结构预测方面取得了很高的准确性。与以往的方法相比,预测有假结结构和无假结结构的精度都有明...
LSTM Networks 应用于股票市场探究
LSTM(长短期记忆神经网络)是一种善于处理和预测时间序列相关数据的RNN。本文初步探究了LSTM在股票市场的应用,进而将LSTM对沪深300未来五日收益率的预测作为择时器并与StockRanker结合使用,在对回测收益率有较好保证的前提下,较为显著地降低了StockRanker的回撤。
时序预测的深度学习算法介绍(4)
N-HiTS使用基于深度学习的方法来预测多层次时间序列数据,如产品销售、流量、股票价格等。该模型采用了分层结构,将整个时序数据分解为多个层次,每个层次包含不同的时间粒度和特征,然后使用神经网络模型进行预测。N-HiTS还采用了一种自适应的学习算法,可以动态地调整预测模型的结构和参数,以最大程度地提高预测精度。