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使用LSTM模型对消费者价格指数(CPI)数据进行预测(Python代码)。

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简介：
长短期记忆网络（LSTM）是一种专门设计的循环神经网络，其核心设计目标是克服传统循环神经网络在处理长序列数据时所面临的梯度衰减和梯度膨胀挑战。 换句话说，与常规的循环神经网络模型相比，LSTM网络在处理更长的序列时能够展现出更为优越的性能和更稳定的学习能力。该技术主要应用于对消费价格指数（CPI）数据的预测任务。

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  • 利用LSTM模型进行股票价格预测
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  • 股票价格预测-LSTM：利用LSTM进行股票价格预测-源码
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  • 1983-2019年官方CPI（消费者物价指数）环比与同比数据下载
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    本资源提供自1983年至2019年的官方CPI（消费者物价指数）环比及同比增长数据，涵盖年度和月度详细信息，适合经济研究和数据分析使用。 自1983年起，官方开始发布CPI指数，该指数以一篮子商品的物价为基数，并通过每年与前一年比值的方式呈现。官方数据采用环比方式，并提供了以1983年为基期的同比数值。
     
  • MATLAB提取股票数据代码-ARIMA_SENSEX股价预测：利用ARMA模型进行股市价格预测...
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  • 利用HMM-LSTM混合模型进行股市预测（附Python代码及数据）
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    本项目采用HMM与LSTM相结合的方法构建股市预测模型，并提供了详细的Python实现代码和相关训练数据。适合对金融数据分析感兴趣的开发者参考学习。 隐马尔可夫模型（HMM）是一种用于预测经济状况和股票价格的信号预测模型。该项目旨在通过应用机器学习算法来分析股市数据。长短期记忆网络（LSTM）能够确保在新的时间状态下，随着隐藏层不断叠加输入序列时，之前的信息可以继续向后传播而不会消失。我们的主要目标是使用HMM-LSTM组合方法来预测股票价格的涨跌趋势。 我们将实验四种不同的模型：GMM-HMM、XGB-HMM、GMM-HMM-LSTM和XGB-HMM-LSTM，并比较它们在训练集上的表现结果。
     
  • 基于LSTM的CPI数据预测.py
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  • 使用LSTM神经网络进行股票预测的通用源代码+模型+数据集
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    本项目提供了一套基于LSTM神经网络技术的股票价格预测解决方案，包括源代码、预训练模型及历史交易数据集。 使用getdata.py脚本下载数据或将自有的数据源放置在stock_daily目录下，然后通过运行data_preprocess.py进行预处理并生成pkl文件（可选），存储于pkl_handle目录中。接下来调整train.py和init.py中的参数设置，首先利用predict.py训练模型以生成模型文件，再用同一脚本执行预测任务，产生预测结果或测试对比图。 该项目采用机器学习方法解决股票市场预测问题，并选取了上证000001号（中国平安股票）作为研究对象。项目使用长短期记忆神经网络(LSTM)进行训练，在训练集序列的基础上对开盘价在测试集中进行了准确率为96%的LSTM模型构建，从而较为精准地实现了股票市场预测的目标。
     
  • 利用Keras进行LSTM股价预测的代码
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    本项目使用Python的深度学习库Keras实现基于长短期记忆网络（LSTM）的股票价格预测模型，并提供完整代码。 使用Keras搭建了LSTM模型进行股价预测，并详细介绍了模型的构建、调试及评估过程。在数据处理方面，涵盖了滑窗技术和归一化步骤，是一份非常详尽的代码说明文档。
     
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    本项目提供了一个详细的教程和示例代码，用于在Python环境中搭建并应用LSTM（长短期记忆网络）模型来进行时间序列数据的预测。通过该教程，学习者能够掌握如何准备数据、构建LSTM模型，并对其进行训练以完成对未来数据点的有效预测。 在时间序列预测问题中，可以使用Python语言建立LSTM模型来实现预测任务。