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基于相关性分析的CNN-Attention-LSTM期货价格预测模型（含Python源码、数据集及详尽注释）.zip

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简介：
本资源提供了一种结合CNN-Attention-LSTM架构的先进期货价格预测模型，特别注重特征的相关性分析。附带Python代码、数据集和详细文档，适合深入研究与实践应用。 基于相关性分析的CNN_Attention_LSTM期货价格预测模型提供完整的Python源码、数据集、训练好的模型以及详细的代码注释。此资源确保可以顺利下载并运行。

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  • 基于相关性分析的CNN-Attention-LSTM期货价格预测模型（含Python源码、数据集及详尽注释）.zip
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    本资源提供了一种结合CNN-Attention-LSTM架构的先进期货价格预测模型，特别注重特征的相关性分析。附带Python代码、数据集和详细文档，适合深入研究与实践应用。 基于相关性分析的CNN_Attention_LSTM期货价格预测模型提供完整的Python源码、数据集、训练好的模型以及详细的代码注释。此资源确保可以顺利下载并运行。
     
  • 基于相关性分析的CNN-注意力-LSTM期货价格预测模型
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    本研究提出了一种结合CNN、注意力机制和LSTM的新型深度学习框架，用于期货市场的价格预测。通过挖掘历史数据的相关特征，该模型旨在提高预测准确性和时效性。 基于相关性分析的CNN_Attention_LSTM期货价格预测模型 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 该项目介绍了一种利用相关性分析建立的CNN_Attention_LSTM模型，用于预测期货价格。
     
  • 基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（含Python源码、数据集及详尽注释报告）.zip
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    本资源提供一种新颖的时间序列预测方法——基于VMD分解和Attention机制改进的LSTM模型，内附Python实现代码、完整数据集以及详细文档说明。 【资源说明】 本资源提供了一个基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型的Python源码、数据集及详细代码注释。 **一、项目概述** 根据LSTM层的需求，输入的数据应为 [送入样本数, 循环核时间展开步数, 每个时间步输入特征个数]。在本项目中，循环核时间展开步数被设定为使用前30天数据来预测第31天数据；每个时间步骤的输入特征数量则设计为将当天分解后特征中的五个原数据作为VMD（变分模态分解）后的特征。实验表明，当所有的时间序列原始数据经过VMD处理并作为模型输入时，会导致信息压缩过度和严重的过拟合问题。而采用仅对应五项原数据的VMD分解特征则能有效缓解这一现象，并不影响预测结果。 **二、项目结构** 源代码位于`models/vmd_attention_lstm/`目录下，包含注意力机制模块（attention_3d_block）及最终模型设计（Attention_LSTM）。该模型由两个128单元LSTM层组成，其中还包括一个Attention-LSTM组合层，展平层和全连接输出层。为了防止过拟合，在网络中加入了Dropout层，其参数设置为0.5。 **三、训练过程** 在模型的训练阶段，使用了128个神经元作为LSTM单元的数量，并且学习率设定为1e-4；Batch Size被设为128。通过Callback函数返回最优模型权重，在优化器方面选择了Adam算法并应用Huber损失函数以增强鲁棒性。由于数据量较小，训练迭代次数定在500次以内。 **四、结果展示** 项目最后设计了一个预测应用程序，可以读取保存的模型及其权值，并对预处理后的湖北原始时间序列进行预测。通过该程序可以获得未来100个时间点的数据预测图。 本资源适合计算机相关专业的学生和教师以及企业员工使用；同时也适用于初学者学习进阶、课程项目或毕业设计等场景，鼓励用户在此基础上扩展功能并应用于实际需求中。
     
  • 基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（含Python源码、数据集及详尽注释报告）.zip
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    本资源提供了一个创新性的基于VMD分解和注意力机制的LSTM时间序列预测模型，包含全面的Python代码、详细的数据集以及详实的文档说明。适用于深度学习与时间序列分析的研究者和开发者。 该毕业设计项目基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型，并包含Python源码、训练好的模型、数据集及详细代码注释与报告文件，个人经导师指导并获得认可，评审分数为98分。此资源主要面向正在撰写毕设的计算机相关专业学生和需要进行实战练习的学习者，同时也适用于课程设计或期末大作业等场景使用。
     
  • 基于BP神经网络与LSTM的股票价格预测模型（含详尽注释）+数据集.zip
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    本资源提供了一个结合BP神经网络和LSTM技术的股票价格预测模型及其详细代码注释，帮助用户理解如何利用深度学习方法进行股价预测。包含必要的数据集以供实验使用。 使用BP神经网络和LSTM预测股票价格的Jupyter Notebook代码包含详细注释，并附带数据集。这份资源非常适合学习如何利用深度学习技术进行金融时间序列分析。通过该文件，用户可以了解如何准备数据、构建模型以及评估结果，同时还能直接运行示例以加深理解。
     
  • 基于CNN-LSTM的轴承故障诊断Python源码包（含数据、预训练模型及详尽注释）.zip
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    本资源提供了一个基于CNN-LSTM深度学习架构的轴承故障诊断系统完整Python代码包，内含所需数据集、预训练模型以及详细注释文档。 人工智能课程设计：基于CNN-LSTM的轴承故障诊断Python源码（包含数据、训练好的模型及详细代码注释）。该项目旨在通过采集滚动轴承在不同条件下的振动信号来实现对三种常见故障类型的准确诊断，即外圈故障、内圈故障和滚珠故障。结合不同的直径尺寸，共有九种特定的轴承故障类型需要被识别：IR07（半径为7mm的内圈故障）、IR14（半径为14mm的内圈故障）、IR21（半径为21mm的内圈故障），以及对应的BL和OR系列。在设计中，我们改进了WDCNN架构，并构建了一种卷积核大小逐层递减的一维卷积神经网络以提高诊断准确率至98%以上的同时保持较快的学习速度。此外，通过将长短时记忆（LSTM）网络与一维卷积神经网络相结合的方法进一步提高了分类准确性到接近100%，尽管这种方法的训练收敛时间稍长于单独使用CNN的情况。 在数据处理过程中，我们采取了重叠采样的策略以增加可用的数据量和多样性。此方法有助于模型更好地学习时序信号的特点，并提高其泛化能力。
     
  • 基于Python的时间序列预测:LSTM-Attention-XGBoost与CNN-LSTM模型(含完整源码及数据)
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    本项目采用Python实现LSTM-Attention-XGBoost和CNN-LSTM两种时间序列预测模型，并提供完整源代码及数据集，适用于深度学习领域研究。 1. 使用Python实现LSTM-Attention-XGBoost、CNN-LSTM的时间序列预测（包含完整源码和数据） 2. 机器学习：XGboost 回归模型；深度学习/堆叠模型：GRU、CNN、CNN-注意力混合方法等
     
  • 基于注意力机制及CNN-LSTM模型的沪铜期货高频价格预测_景楠1
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    本文探讨了结合注意力机制与CNN-LSTM架构对沪铜期货高频市场价格进行预测的方法，作者旨在提升金融时间序列分析的准确性。 针对铜期货价格序列的复杂性和长期依赖性，提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）的方法。
     
  • 基于LSTM、CNN-LSTM及堆叠式LSTM的时间序列预测Python源码（含超详细注释）.zip
    优质
    本资源提供基于LSTM、CNN-LSTM和堆叠式LSTM的时间序列预测Python代码，附有详尽注释，便于学习与二次开发。 基于LSTM（长短期记忆人工神经网络）、CNN+LSTM及堆叠式LSTM的时间序列预测Python源码和详细注释 以LSTM网络模型为例，介绍了不同数据类型下的网络结构。 重点内容包括： 1. 如何构造输入输出数据的形状； 2. 如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据； 本教程旨在提供不同类型时间序列预测模型的独立示例，作为模板供您根据特定的时间序列预测问题进行复制和调整。
     
  • 基于Python的ARIMA-LSTM-Attention模型时序预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目提出了一种结合ARIMA、LSTM与Attention机制的混合模型，用于时间序列预测，并提供了完整的Python代码和相关数据集。 Python实现ARIMA-LSTM-Attention差分自回归移动平均模型结合注意力机制长短期记忆网络时间序列预测（完整源码和数据） 使用Python实现了一种结合了ARIMA、LSTM及Attention机制的时间序列预测方法，适用于初学者学习。 仿真平台： anaconda + pycharm + python + Tensorflow 注意事项：代码包含详细的注释，几乎每一行都有解释说明，方便新手入门理解。 2. 该代码具有参数化编程的特点，便于根据需要调整参数，并且代码结构清晰、易于阅读和修改。 3. 此项目适合计算机科学、电子信息工程及数学专业的大学生作为课程设计、期末作业或毕业设计使用。 作者介绍：一位在大公司工作的资深算法工程师，在Matlab与Python的算法仿真领域拥有8年的经验，擅长于智能优化算法、神经网络预测方法、信号处理技术以及元胞自动机等多种领域的研究工作。如果有兴趣了解更多相关仿真实验源码和数据集的需求，请直接联系作者获取更多信息。