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Time-Series-Prediction-using-LSTM-Neural-Network-master.rar

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简介：
这是一个使用LSTM（长短期记忆）神经网络进行时间序列预测的项目代码库。通过深度学习技术，对历史数据进行建模和未来趋势预测。 使用TensorFlow下的LSTM网络进行时间序列预测的代码包括实时多变量预测以及对未来数据的单变量预测，并且代码中有详细的中文解释及参数注释。

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  • Time-Series-Prediction-using-LSTM-Neural-Network-master.rar
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    这是一个使用LSTM（长短期记忆）神经网络进行时间序列预测的项目代码库。通过深度学习技术，对历史数据进行建模和未来趋势预测。 使用TensorFlow下的LSTM网络进行时间序列预测的代码包括实时多变量预测以及对未来数据的单变量预测，并且代码中有详细的中文解释及参数注释。
     
  • Analysis of Neural Time Series Data: Theory and Practice
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    本书深入探讨神经时间序列数据的理论与实践分析方法，涵盖信号处理、统计模型及机器学习技术在脑科学研究中的应用。 Mike X Cohen的参考书中的习题及相关MATLAB代码主要涉及时间序列数据分析。
     
  • Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series Using R (Original PDF)...
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    《利用R语言分析集成和协整时间序列》一书详细介绍了如何使用统计软件R来处理与分析经济及金融数据中的时间序列，特别聚焦于集成过程与协整关系的检测与建模。书中提供了丰富的实例和实战演练，帮助读者掌握复杂的时间序列数据分析技巧。 这本书的标题结合了两个具有影响力的领域。正如David Hendry在Clive W.J. Granger诺贝尔纪念奖演讲中所提到的，“非平稳宏观经济时间序列建模已成为实证宏观经济学研究的主要范式”。因此，掌握集成与协整分析是应用计量经济学家必备的能力。另一方面则是开源统计编程环境R。自1990年代中期以来，它已经从雏形成长为成熟、灵活且强大的软件，并拥有超过600个贡献包。然而可以说，R在计量经济学领域的关注度尚未达到应有的水平。本书旨在弥合这一差距，展示如何轻松地将集成与协整分析中的方法和工具应用到R中。
     
  • Neural Network with Genetic Algorithm Optimizer: Training Neural Networks Using Genetic Algorithms (Alternative
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    本研究提出了一种利用遗传算法优化神经网络训练的方法，作为反向传播的替代方案。通过结合遗传算法和神经网络，该方法旨在提高模型的学习效率与鲁棒性。 为了训练神经网络，我们使用了一种非常有效的反向传播算法来自动调节权重和偏差以适应我们的数据集。这个项目出于好奇而产生，旨在测试一种不依赖于任何基于模型的算法即可调整网络的方法。说实话，在这种情况下，反向传播仍然是最有效的方式。 这只是一个概念验证项目，并且已经证明了遗传算法即使在随机性很强的情况下也能让神经网络学习，尽管其学习速度相对较慢。需要注意的是，在处理大型数据集（例如mnist或cifar-10）时，基于模型的算法如反向传播可以比其他方法快十倍。 因此在这个项目中我们选择了Iris数据集进行实验，因为它足够小且便于操作和测试。 要运行这个项目，请按照以下步骤安装所需依赖项： ``` pip install -U scikit-learn numpy pandas ``` 然后使用下面的命令来执行神经网络遗传算法程序: ``` python neural-net-ga.py ```
     
  • CNN-BiLSTM-Attention-Time-Series-Prediction-Keras: Keras中的CNN+... 实现
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    本项目采用Keras框架实现基于CNN-BiLSTM-Attention模型的时间序列预测。结合卷积神经网络、双向长短期记忆网络及注意力机制，有效捕捉并利用时间序列数据的特征与模式，以提升预测精度和效率。 TensorFlow版本：1.9.0 Keras版本：2.0.2 我的博客：
     
  • Stock Prediction using LSTM and Data Preprocessed by Wavelet Transform...
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    本文探讨了利用小波变换预处理数据，并结合长短期记忆网络（LSTM）进行股票预测的方法，展示了该模型在金融市场分析中的应用潜力。 股票价格预测属于时间序列预测问题的一种，旨在帮助投资者做出决策以实现利益最大化。该领域的方法大致可分为两类：传统的数学方法与经济方法。传统数学方法包括统计技术如卡尔曼滤波器及自回归模型等，这些早期金融时间序列分析的基础手段在某些情况下仍能提供合理的预测结果。 然而，在处理金融市场数据中的高噪声问题时，上述传统方法往往显得力不从心。因此，文章中提出了一种应用小波变换进行预处理的方法，特别是通过小波阈值去噪技术来降低噪音的影响。这种技巧已经在信号去噪领域得到广泛应用，并且被证明是有效的。 具体来说，小波变换是一种能够同时分析时频信息的技术。它通过对时间序列数据采用适当的小波函数和尺度参数分解成一系列系数的方式捕捉到非平稳特性，这对于金融数据分析中的噪声与趋势识别特别有用。而通过设定阈值去除小于该数值的不重要小波系数来实现去噪，则是进一步提高信号质量的关键步骤。 文章中还介绍了一种名为多最优组合小波变换（MOCWT）的新方法，它设计了一个新颖的小波阈值函数以减少重建过程中的失真。实验结果显示这种方法在预测准确性方面优于传统技术。 此外，长短期记忆网络(LSTM)作为一种特殊的循环神经网络(RNN)，因其能够捕捉长期依赖信息且不易出现梯度消失或爆炸问题而被广泛应用于时间序列数据的处理和预测中。结合LSTM与小波变换的优势来改进股票价格模型已经成为当前金融研究的一个热点。 最后，文章还提到了一种开放获取许可协议——创作共用署名许可（Creative Commons Attribution License），允许用户在适当引用原作的情况下自由使用、复制、分发及再创作内容，但不可用于商业目的。
     
  • time-series-prediction: 天池时间序列预测竞赛回顾
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    本项目是对天池平台举办的时间序列预测竞赛的一次全面回顾与分析。通过复盘比赛过程、总结经验教训及分享模型优化策略，旨在为数据科学家和爱好者提供宝贵的学习资源。 2月22日学习记录：一开始把Aliyun和Docker账号搞混了，导致出现了一些奇怪的模型错误。最后还是在关键时刻解决了问题并成功运行。真是太难了。 2月26日学习记录：由于数据量庞大，我们使用tsfresh来自动化生成功能，并将这些特征应用于模型中。接下来计划尝试使用transformer进行预测。
     
  • Recurrent Neural Network with Pytorch: 包含RNN, LSTM, GRU及双向LSTM等模型
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    本项目使用PyTorch实现循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控递归单元（GRU）和双向LSTM，适用于序列数据的处理与预测。 带火炬的递归神经网络有几种模型，例如RNN、LSTM 和 GRU 以及双向 LSTM/GRU。我的一个项目与使用这些模型从每日天气温度预测数据获得的时间序列数据有关。需要的数据集可以从提供的链接下载以减少上传文件容量。这是所需数据集的下载链接。
     
  • SOM-Driven Time Series Clustering.rar
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    本资源包提供了基于结构相似性（SOM）驱动的时间序列聚类算法的相关代码和文档。通过使用自组织映射技术，实现高效的时间序列数据分类与分析。适用于科研及数据分析项目。 时间序列分析在数据挖掘和机器学习领域占据着重要的地位，在金融、气象预测、生物医学及工业监控等多个领域有着广泛应用。SOM（Self-Organizing Map，自组织映射）是一种非监督学习算法，能够将高维数据映射到二维或低维空间形成可视化的神经网络结构，并常用于数据分类和聚类。本资料主要探讨了如何利用SOM对时间序列数据进行有效的聚类。 1. **时间序列聚类** 时间序列聚类方法旨在通过测量不同时间序列之间的相似性来自动发现具有类似动态行为的数据集，以找出内在模式与结构。 2. **SOM（自组织映射）算法** SOM由芬兰科学家Teuvo Kohonen提出。它是一种竞争型学习算法，能够将输入数据的分布尽可能地在二维网络上进行可视化表示和聚类。 3. **SOM在时间序列聚类中的应用** 在处理时间序列时，SOM可以捕捉到全局结构与局部特征，并通过映射使相似的时间序列靠近。随后利用邻域关系及距离度量确定序列间的相似性，最终实现对这些数据的分类和分组。 4. **源码解析** 源代码通常会涵盖权重初始化、竞争更新规则以及学习率与邻域半径等关键参数的选择过程。通过分析源码可以深入理解SOM算法的工作机制，并为实际应用提供参考支持。 5. **时间序列相似度度量** 在进行基于SOM的时间序列聚类时，选择合适的相似性测量方法非常重要。常用的方法包括欧氏距离、曼哈顿距离以及动态时间规整（DTW）等。其中DTW特别适用于处理非一致长度的序列问题，能够找到最佳对齐方式以最大化它们之间的相似度。 6. **聚类有效性评估** 对于算法性能的评价是不可或缺的一环。常用的指标有轮廓系数、Calinski-Harabasz指数以及Davies-Bouldin指数等，这些可以帮助判断结果的质量和合理性。 7. **实际应用** SOM在时间序列分析中的实例可能涉及股票市场趋势预测、电力需求负荷估计及用户行为模式识别等领域。通过聚类可以揭示隐藏的规律，并为决策支持与异常检测提供依据。 本资料深入探讨了SOM算法应用于时间序列数据分类时的应用价值，对于研究者和实践人员来说都是一份宝贵的参考资料。掌握这些知识有助于提升处理此类问题的能力和效率。