【 hybrid ARIMA-LSTM 代码】

原创 已于 2023-10-03 10:40:22 修改 · 182 阅读 · 0 ·
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#lstm #深度学习 #人工智能

于 2023-10-03 10:38:43 首次发布
本文介绍了Shui-LingYu和ZheLi提出的基于ARIMA-RNN组合模型的股票价格预测方法，一种结合了自回归积分移动平均(ARIMA)和长短时记忆(LSTM)网络的创新技术在金融领域的应用。
计算机视觉与深度学习 ｜ Python实现ARIMA-LSTM时间序列预测（完整源码和数据)
尘世冰封的专栏
05-17 312
以下是使用Python实现进行时间序列预测的完整代码，包含数据生成、ARIMA建模、LSTM残差预测和结果融合。代码基于和PyTorch框架，适用于复杂时间序列预测任务。
告别RNN，迎来TCN！股市预测任务是时候拥抱新技术了
迈微AI研习社 · 号主
09-17 1425
本文介绍了 TCN 在股市趋势预测任务中的应用，表明在集成新闻事件和知识图谱后，TCN 的性能大幅超过 RNN。
第四十三周：文献阅读+ARIMA时间序列模型
m0_66015895的博客
03-11 1557
本周阅读的文献《Stock Price Correlation Coefficient Prediction with ARIMA-LSTM Hybrid Model》中，提出了一个ARIMA和神经网络LSTM的混合模型，用以预测两支股的股价相关系数。其中ARIMA模型能够过滤数据中的线性趋势，LSTM能够进一步增强了其长期预测特性，因此该混合模型可以同时捕获线性和非线性特性，具有多功能预测潜力。ARIMA时序模型建模过程中，首先要对数据进行平稳性检验，通过差分将数据转变为平稳数据，判断。
hybrid-ARIMA-LSTM-model-master_LSTM_LSTM预测_arima_非线性模型_股票预测pytho
10-01
使用LSTM-ARIMA模型进行混合预测，ARIMA做线性部分的预测，LSTM做非线性部分
Stock Price Prediction Based on ARIMA-RNN Combined Model
weixin_30820077的博客
05-05 334
论文题目：Stock Price Prediction Based on ARIMA-RNN Combined Model 论文收录： 　　　　2017 4th International Conference on Social Science (ICSS 2017) 研究背景： 　　　　由于股票价格的改变影响股票市场，同时如果能够预测未来股票的走势可以帮助投资者对于未来市场做出判断，并...
基于LSTM、RNN及滑动窗口CNN模型的股票价格预测
haosen
02-28 6044
Abstract 原文：Stock price prediction using LSTM, RNN and CNN-sliding window model 股票市场或股票市场对当今经济产生深远影响。股价的上涨或者下跌对投资者的收益具有重要的决定作用。现有的预测方法使用线性（AR，MA，ARIMA）和非线性算法（ARCH，GARCH，神经网络），但它们侧重于使用每日结算预测单个公司的股...
ARIMA-LSTM 混合模型：更精准的时间序列预测
gitblog_00024的博客
04-27 2403
ARIMA-LSTM 混合模型：更精准的时间序列预测 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在数据科学领域，时间序列预测是一种常见的任务，特别是在金融、气象和物联网等领域。ARIMA（自回归整合滑动平均模型）与LSTM（长短期记忆网络）是两种强大的时间序列预测工具。此项目将这两种模型结合，创建了一个名为ARIMA-LSTM混合模型，以提高预测准确性。 项目简介 此项目是...
arima的matlab代码-ARIMA-LSTM-hybrid-corrcoef-predict:应用ARIMA-LSTM混合模型来预测两种
06-02
arima的matlab代码使用 ARIMA-LSTM 混合模型进行相关预测 我们应用了 ARIMA-LSTM 混合模型来预测两种资产的未来价格相关系数 我的论文草稿上传到 . 我愿意对我的工作发表任何评论。 请给我发电子邮件。 我真的很感激...
Hybrid-Arima-LSTM
04-11
标题中的“Hybrid-Arima-LSTM”是指一种结合了ARIMA（自回归整合滑动平均模型）和LSTM（长短期记忆网络）的混合预测模型。这种模型常用于时间序列预测，例如在金融领域预测股票价格。ARIMA是统计学中常用的一种模型...
ARIMA_LSTM.zip
05-26
2. **ARIMA_LSTM_Hybrid.py**：这是主要的Python脚本，实现了ARIMA和LSTM的混合模型。代码可能首先对数据进行预处理，包括加载数据、处理缺失值、标准化等步骤，然后分别训练ARIMA和LSTM模型，最后将它们的预测结果...
时间序列分析与预测：ARIMA-LSTM综合应用股票数据
celiaweiwei的博客
01-22 1万+
ARIMA可以捕捉一些线性趋势和季节性，而LSTM可以处理更复杂的模式。将ARIMA和LSTM结合使用，可以提供更全面的序列建模能力，适用于既有线性趋势又有复杂非线性关系的时间序列数据。本文提供了针对股票收盘价时间序列数据实现ARIMA-LSTM模型的Python代码，详细解释了代码每一步的思路和分析结果。（本文没有包含具体的代码，代码文件可在gzh'finance褪黑素'下回复关键词‘240122’获取）
Arima-and-lstm-model-for-wiki-pages
qq_41081716的博客
04-18 596
This Notebook is to visualize the data and train an ARIMA model for each language category combined. The outputs from this model can be used as an input feature for an ensemble of models based on thei...
ARIMA-GARCH模型对央行汇率的实证研究（R）
热门推荐
liumanman的博客
01-08 1万+
GARCH模型： GARCH模型要求时间序列的残差为零均值、异方差的纯随机序列，但是有时不能充分提取序列的相关信息，即不是纯随机性序列；另外，原序列可能是非平稳序列。对于这种情况，需要将原始序列变为平稳序列，对拟合自回归模型，即构造ARIMA模型，再考察残差序列的方差齐性，如果是异方差残差序列，最后构造GARCH模型，这便是ARIMA-GARCH模型。 时序图： 样本数据有明显的趋势...
Financial Analysis: Stock Market Prediction Using Deep Learning Algorithms
weixin_30563917的博客
05-04 346
论文题目：Financial Analysis: Stock Market Prediction Using Deep Learning Algorithms 论文核心思想：本篇论文主要比较了Back propogation,SVM,LSTM在预测股票趋势时的效果，最后得出结论LSTM在预测走势时的结果较好，，，，这个paper太水了。。 转载于:https://www.cnblogs.com/...
RNN公式推导、案例实现及Python实现
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m0_46670850的博客
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循环神经网络（RNN）是一种专为序列数据设计的神经网络，通过循环结构传递隐藏状态来捕捉时序依赖关系。与传统前馈神经网络相比，RNN具有权重共享、变长序列处理能力和短期记忆等优势。文章详细介绍了RNN的理论基础、前向/反向传播推导过程，以及5种典型结构（1to1、NtoN等）。同时分析了RNN的优缺点：虽然能有效处理序列数据，但存在梯度消失/爆炸、并行性差、长序列记忆有限等问题。最后预告了Python实现RNN的内容。
[免费]基于Python的深度学习人脸表情识别系统(Keras卷积神经网络+OpenCV+PyQt)【论文+源码+SQL脚本】
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[免费]基于Python的深度学习人脸表情识别系统(Keras卷积神经网络+OpenCV+PyQt)【论文+源码+SQL脚本】
基于LSTM-GARCH混合模型：降息预期驱动金价攀升，白银刷新历史峰值的蒙特卡洛模拟验证
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本文通过构建宏观经济变量与贵金属价格联动的AI量化模型，结合市场情绪分析算法与历史数据回溯，分析美联储降息预期、美元指数波动及关键经济数据对黄金、白银价格走势的量化影响机制。
【光伏功率预测】EMD 分解 + PCA 降维 + LSTM 的联合建模与 Matlab 实现
专注AI大模型,软件混淆,授权
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本文提出一种基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测方法，通过多尺度分解与深度学习结合解决光伏功率的非线性、非平稳性问题。首先利用EMD将功率序列分解为不同时间尺度的IMF分量，再结合辐照度、温度等外部特征构建特征矩阵，通过PCA降维后输入LSTM网络进行预测。Matlab实现流程包括数据预处理、EMD分解、PCA降维、LSTM建模等步骤，并给出完整的代码框架。实验结果表明该方法能有效提高预测精度，RMSE、MAE等指标表现良好。该方法可扩展加入更多特征和深度学习结构，为光伏功率预测提供有效解决方案。
【动物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
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动物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对4种常见的动物图片数据集（猫、鸡、马、狗）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下，动物识别作为计算机视觉领域的重要应用方向，有着广泛的实际需求，如动物保护监测、智能安防等场景均需精准高效的动物识别能力。
利用ARIMA-LSTM混合模型在MATLAB中预测资产价格相关性
9. 文件名称列表中的"ARIMA-LSTM-hybrid-corrcoef-predict-master"表明该资源的版本控制采用的是Git版本控制系统，并且上传到Github的代码文件是作为项目主分支（master）存在的。这样的命名方式便于其他开发者识别...
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