股票
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Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型
数据集 让我们将所需的库和数据集导入到我们的Python应用程序中： import torch import torch.nn as nn import numpy as np i…
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R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化
由于房价的长期波动性及预测的复杂性，利用传统的方法很难准确预测房价，而灰色模型 GM (1,1)和神经网络的结合在一定程度上可以很好的解决这个问题。文章首先介绍了 GM (1,1)…
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RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测
简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的，或者在 T=R 的情…
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Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析|数据分享
什么是依赖关系？ 假设您在观看视频时记得前一个场景，或者在阅读一本书时您知道前一章发生了什么。 传统的神经网络无法做到这一点，这是一个主要缺点。例如，假设您想对电影中每一点发生的事…
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Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 – 预测电力负荷数据
LSTM简介 LSTM（或长短期记忆人工神经网络）允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络体现出不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模…
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R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析
导入 通过以下方式使用给定的数据（或数据样本）对SOM进行“训练”： 定义了网格的大小。 网格中的每个单元都在数据空间中分配了一个初始化向量。 例如，如果要创建22维空间的地图，则…
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Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
在本文中，你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大，特别是在保留长期记忆方面。在本文中，你将解决以下主题。 理解为什么你需要能够预测股票价格的变动。 …
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Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析|数据分享
什么是依赖关系？ 假设您在观看视频时记得前一个场景，或者在阅读一本书时您知道前一章发生了什么。 传统的神经网络无法做到这一点，这是一个主要缺点。例如，假设您想对电影中每一点发生的事…
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Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化
在本文中，你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大，特别是在保留长期记忆方面。在本文中，你将解决以下主题。 理解为什么你需要能够预测股票价格的变动。 …
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HAR-RV-J与递归神经网络（RNN）混合模型预测和交易大型股票指数的高频波动率
实际上，这种分析只是对预测的实际经济意义的一个小的指示。因此，在我们的方法中，我们还通过交易适当的波动率衍生品来测试我们的预测。 简介 波动性在资产定价和分配以及风险管理中起着核心…
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R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告
与现有神经网络实现的不同之处在于，R可以自动设计具有合理预测性能的网络。这增加了神经网络的鲁棒性，但也有助于减少训练时间。 使用MLP进行预测 使用R软件包，您可以生成外推（单变量…
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PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子
数据集是天然气价格（查看文末了解数据获取方式） ，具有以下特征： 日期（从 1997 年到 2020 年）- 为 每天数据 以元计的天然气价格 相关视频：LSTM神经网络架构和工作…
