时间序列分析
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udc小白
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Python数据分析实战之基于LSTM模型的阿里巴巴股票数据分析及预测
研究首先对阿里巴巴股票数据进行了趋势分析、波动性分析和交易量分析，以识别股票价格的长期趋势和短期波动。接着，构建了线性回归模型进行股票价格预测，并通过数据标准化和特征提取，提高了模型的预测准确性。此外，本研究还引入了LSTM模型，利用其记忆单元和门机制，捕捉股票价格的长期依赖关系，进一步提升了预测的准确性。原创 2025-04-04 12:57:13 · 715 阅读 · 0 评论 -
时间序列分析(R语言实战)之基于月度宏观经济信息数据的时间序列分析
本文通过一系列的时间序列分析方法，对多元宏观经济变量进行了深入研究。通过模型建立和预测，揭示了宏观经济变量之间的相互关系和规律。这对于理解经济现象、制定政策具有重要参考价值。但需要指出，时间序列分析依赖于历史数据，对于异常值和结构变化较为敏感，因此预测结果具有一定的不确定性。未来的研究可以进一步拓展数据范围和模型种类，以提高预测精度和适用性。原创 2025-03-21 21:48:17 · 313 阅读 · 0 评论