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时间序列预测教程：涵盖BP、CNN、LSTM、GRU、RNN、SVM及CNN+LSTM模型

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简介：
本教程全面介绍时间序列预测技术，包括多种神经网络（如BP、CNN、LSTM、GRU和RNN）以及SVM和支持混合模型CNN+LSTM的应用与实现。 时间序列预测学习包括BP、CNN、LSTM、GRU、RNN、SVM以及cnn+lstm方法的售后支持。如果有问题，可以在我的主页找到我提供的球号信息（此处不提供具体联系方式）。如果对服务不满意的话会酌情退款。 以下是相关文件列表： - cnn+lstm：mini_datacnn_lstm.py - GRU：Gru_SunspotsMonthly Sunspots.csv - LSTM：LSTM模型.py - NN：NN_model.py - RNN：elman_rnn.py - SVM: 20180829.xlsx, read_data.py, svmprediction.py

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  • 时间序列预测教程：涵盖BP、CNN、LSTM、GRU、RNN、SVM及CNN+LSTM模型
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    本教程全面介绍时间序列预测技术，包括多种神经网络（如BP、CNN、LSTM、GRU和RNN）以及SVM和支持混合模型CNN+LSTM的应用与实现。 时间序列预测学习包括BP、CNN、LSTM、GRU、RNN、SVM以及cnn+lstm方法的售后支持。如果有问题，可以在我的主页找到我提供的球号信息（此处不提供具体联系方式）。如果对服务不满意的话会酌情退款。 以下是相关文件列表： - cnn+lstm：mini_datacnn_lstm.py - GRU：Gru_SunspotsMonthly Sunspots.csv - LSTM：LSTM模型.py - NN：NN_model.py - RNN：elman_rnn.py - SVM: 20180829.xlsx, read_data.py, svmprediction.py
     
  • CNN-LSTM.py: LSTM-CNN股票预测与LSTM时间序列分析
    优质
    本项目通过CNN-LSTM.py实现基于CNN和LSTM模型的股票价格预测，并进行LSTM时间序列分析，结合卷积神经网络的特征提取能力与循环神经网络的记忆特性。 对金融时间序列的建模中，第一列数据用于预测。
     
  • 基于RNN、GRU、LSTM及Attention的时间序列预测代码
    优质
    本项目提供了一套利用循环神经网络（RNN）、门控递归单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM），结合注意力机制进行时间序列预测的Python代码库。 在进行基本的时间序列预测任务时，可以使用RNN、GRU、LSTM或Attention方法来构建模型。这些深度学习技术能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和模式，从而更准确地预测未来的数值或趋势。 从实现的角度来看，可以选择像TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架来开发相应的模型。这些框架内置了各种RNN、GRU、LSTM及Attention层的实现方式，大大简化了构建与训练复杂神经网络的过程。
     
  • 时间预测模型的LSTM、GRU、RNN Python源码及数据集.zip
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    本资料包包含用于时间序列预测的LSTM、GRU和RNN算法的Python实现代码及相关数据集，适用于机器学习与深度学习研究。 【说明】 1. 项目代码完整，并在确保稳定可靠运行后上传，请放心下载使用！如遇问题或有建议意见，欢迎及时沟通反馈。 2. 本项目适用于计算机相关专业的在校学生、专业教师及企业员工，包括但不限于计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信和物联网等领域人员使用。 3. 此项目具有较高学习借鉴价值，不仅适合初学者入门进阶学习，也适合作为毕业设计课题、课程作业或初期项目的展示演示。 4. 对于有一定基础或者喜欢深入研究的用户来说，可以在此基础上进行二次开发并添加其他功能模块，欢迎交流探讨。 【特别强调】 下载解压后，请将项目名称和路径改为英文以避免出现乱码问题。本项目易于操作运行，在使用过程中遇到任何问题时请先尝试搜索解决方法（通常都是环境配置相关的问题），当然也可以直接联系进行咨询指导，祝您顺利完成！
     
  • Keras示例代码集，涵盖CNN、LSTM及CNN-LSTM模型，详尽齐全（keras-master.zip）
    优质
    本资源包提供丰富的Keras示例代码，包括多种深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)及其结合的CNN-LSTM模型。适合初学者快速上手与进阶研究者参考使用。 Keras 示例代码非常全面，包括了CNN、LSTM以及CNN-LSTM等多种模型的实现。
     
  • 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)
    优质
    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
     
  • 时间序列预测的高精度多输入单输出模型：GRU、CNN-GRU、SSA-CNN-GRU和ICEEMDAN-SSA-CNN-GRU比较分析
    优质
    本文对比分析了四种基于GRU的时间序列预测模型，包括纯GRU、CNN-GRU、SSA-CNN-GRU及ICEEMDAN-SSA-CNN-GRU，探讨其在高精度单输出预测中的应用与性能差异。 本段落探讨了基于GRU、CNN-GRU、SSA-CNN-GRU及ICEEMDAN-SSA-CNN-GRU模型的时间序列预测方法，并特别关注多输入单输出预测的精度评估。在这些模型中，ICEEMDAN-SSA-CNN-GRU展现出了最高的精确度。 评价指标包括： RMSE（均方根误差）：0.08024 MSE（均方误差）：0.0064385 MAE（平均绝对误差）：0.071505 MAPE（平均相对百分比误差）：0.05383 核心关键词涵盖了GRU、CNN-GRU、SSA-CNN-GRU以及ICEEMDAN-SSA-CNN-GRU等模型，时间序列预测和多输入单输出预测技术，精度评估及常用的评价指标如RMSE、MSE、MAE和MAPE。本段落着重分析了基于ICEEMDAN-SSA-CNN-GRU的时间序列预测模型在多输入单输出场景下的表现与精确度评估。
     
  • PrediccionAUCORP: 使用MLP、LSTM和RNN预测时间序列
    优质
    PrediccionAUCORP项目运用了多层感知机(MLP)、长短期记忆网络(LSTM)和循环神经网络(RNN)，专注于提升时间序列数据的预测精度，为复杂模式识别提供强大工具。 预测AUCORPPreempcion de Valores en系列de Tiempo（时间序列）使用MLP、LSTM-RNN： 重要信息 - 第二次提交日期: 2019年08月09日 (Python) - 第一次提交日期: 使用Weka工具 分析部分: - 正常化分析 - 非正常化分析 配置说明： 1. Jupyter笔记本电脑实物尺寸和尺寸的正确设置，具体如下：（使用Anaconda 3进行导入） - Python版本和其他依赖项在此环境中确定。 2. 指令相依性配置: - 使用Python 3.6 (不推荐ES基本版与此版本结合使用, 因为Py3.7在这种组合下可能无法运行)
     
  • 利用CNN-LSTM-Attention模型的时间序列预测(含Matlab完整源码及数据)
    优质
    本项目采用CNN-LSTM-Attention架构进行时间序列预测，提供详尽的Matlab代码与实验数据，适用于深度学习领域研究。 基于卷积长短期记忆网络结合SE注意力机制的时间序列预测方法使用单输出模型进行时间序列预测。该代码在Matlab 2021及以上版本中运行良好，并提供了包括MAE、MBE、RMSE在内的评价指标，以评估模型的性能。代码质量高且易于学习和替换数据，适合研究与应用。
     
  • 【LSTM预测改进】利用CNN优化LSTM的时间序列预测（附带Matlab代码）.zip
    优质
    本资源提供一种结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的方法，用于提升时间序列数据的预测精度，并附有详细的Matlab实现代码。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。