Advertisement

基于小波神经网络的时间序列预测代码及Python实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供了一种利用小波神经网络进行时间序列预测的方法，并附有详细的Python代码实现。通过结合小波变换和神经网络的优点，该方法能够有效处理非线性和噪声问题，在金融、气象等领域具有广泛的应用前景。 小波神经网络是将小波变换理论与人工神经网络相结合而构建的一种新型神经网络模型。它结合了小波变换在时频局域化方面的优势以及神经网络的自学习能力。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于小波神经网络的时间序列预测代码及Python实现
    优质
    本项目提供了一种利用小波神经网络进行时间序列预测的方法，并附有详细的Python代码实现。通过结合小波变换和神经网络的优点，该方法能够有效处理非线性和噪声问题，在金融、气象等领域具有广泛的应用前景。 小波神经网络是将小波变换理论与人工神经网络相结合而构建的一种新型神经网络模型。它结合了小波变换在时频局域化方面的优势以及神经网络的自学习能力。
     
  • 基于Matlab的小波神经网络时间序列预测工具-小波神经网络时间序列预测.rar
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB开发的小波神经网络模型，专门用于进行高效的时间序列预测分析。包含详细代码和示例数据，帮助用户快速掌握该技术的应用与实现。 使用Matlab中的小波神经网络对时间序列进行预测。该研究内容包含在文件“小波神经网络来对时间序列进行预测.rar”中。主要探讨了如何应用小波神经网络技术来进行有效的时间序列预测分析。
     
  • 时间序列预测的小波神经网络代码
    优质
    本项目提供了一套基于小波变换与神经网络结合的时间序列预测解决方案，旨在通过Python等编程语言实现高效、精准的预测模型。 小波神经网络的时间序列预测代码 这段文字似乎只是重复了同样的短语“小波神经网络的时间序列预测代码”。如果这是请求编写或查找此类代码的提示，那么可以简化为： 需要关于如何使用小波神经网络进行时间序列预测的相关代码示例。
     
  • 时间序列预测的Python LSTM神经网络实现.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python和LSTM（长短期记忆）模型进行时间序列预测的具体案例。通过该实例，学习者可以掌握如何构建、训练并评估基于LSTM的时间序列预测模型，进而应用于各类数据的预测分析中。 使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析是通过Python编程实现的，并基于TensorFlow框架与Keras接口构建模型。整个过程包括以下几个步骤：数据清洗、特征提取、建立模型以及最终的数据预测。这种方法利用了长短期记忆（LSTM）网络的独特能力，能够有效处理和学习时间序列中的长期依赖关系，从而提高预测精度。
     
  • 时间序列预测中的小波神经网络方法
    优质
    本文探讨了在时间序列预测中应用小波神经网络的方法，分析其优势并结合实例展示了该技术的应用前景。 该方法基于BP神经网络的拓扑结构，使用小波基函数作为隐含层节点的传递函数，并通过信号前向传播与误差反向传播来预测潮位数据。代码可以直接运行且具有较高的精度。
     
  • 时间序列预测中的小波神经网络方法
    优质
    本研究探讨了小波神经网络在时间序列预测中的应用，结合小波变换与人工神经网络的优势，以提高预测精度和效率。 利用小波神经网络对时间序列进行分析，并预测交通流量。
     
  • Python中的神经网络时间序列预测
    优质
    本项目探讨了利用Python进行神经网络时间序列预测的方法，通过构建和训练模型来分析历史数据并预测未来趋势。 神经网络在时间序列预测中的应用可以通过Python语言实现，使用LSTM模型进行深度学习。
     
  • 基于LSTM的神经网络时间序列预测
    优质
    本研究利用长短期记忆(LSTM)神经网络模型进行时间序列预测，通过深度学习技术捕捉数据中的长期依赖关系，有效提高了预测精度和稳定性。 LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的RNN（循环神经网络），用于处理序列数据。传统神经网络模型从输入层到隐含层再到输出层是全连接的，并且各层之间的节点没有相互连接，这使得它们在处理时间序列问题时表现不佳。相比之下，RNN通过引入反馈机制来解决这一局限性，允许信息在网络中循环流动，从而更好地捕捉序列数据中的依赖关系和上下文信息。LSTM作为RNN的一种变体，则进一步改进了这种结构以克服长期依赖的问题，在多个应用场景中表现出色。
     
  • 基于Elman神经网络的时间序列预测
    优质
    本研究利用Elman循环神经网络模型进行时间序列分析与预测，通过引入上下文层捕捉序列数据中的依赖关系，以提高预测准确性。 Elman神经网络时间序列预测MATLAB源代码附带使用教程（Elman时序预测MATLAB） 1. 直接替换数据即可使用，无需理解代码。 2. 代码注释详细，便于学习。 3. 可设置延时步长。 4. 自动计算最佳隐含层神经元节点数量。 5. 图像结果精细齐全。 6. 提供多种误差指标的自动计算功能，包括误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、预测准确率以及相关系数R等。 7. 支持Excel数据集导入，直接替换数据即可使用。 8. 可自动随意设置测试集数量。 9. 注释了结果在工作区。
     
  • Python中基于LSTM-GNN的时间序列预测与图神经网络实现
    优质
    本研究探讨了结合长短时记忆网络（LSTM）和图神经网络（GNN）进行时间序列预测的方法，旨在利用LSTM捕捉时间依赖性同时通过GNN建模复杂关系。 LSTM-GNN用于病人的结果预测：这是一个结合了长短期记忆网络（LSTM）与图神经网络（GNN）的混合模型。该模型旨在提取时间特征及病人邻域信息，以改进重症监护室（ICU）中患者的结果预测工作。现有的研究主要集中在生理时间序列数据上，并且很少考虑诊断和药物等稀疏数据的影响。即使这些数据被纳入考量范围，在后期阶段通常也只是简单地串联起来使用，这可能使得模型难以从罕见的疾病模式中学习到有效信息。 通过在图结构中连接相似病例的方式，该混合模型能够更好地利用诊断作为关系信息，并从中提取有价值的特征。实验结果表明，LSTM-GNNs 在 eICU 数据库中的住院时间预测任务上优于仅使用 LSTM 的基线方法。这一研究方向展示了从相邻病人案例中获取信息的潜力，在电子健康记录的监督学习性能方面有着显著的优势和实际应用价值。