基于 EEMD模型 价格预测实战 完整代码+数据 可直接运行 毕设

最新推荐文章于 2025-11-25 11:44:22 发布
最新推荐文章于 2025-11-25 11:44:22 发布
阅读量546 收藏 5
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： EEMD模型 价格预测实战 python 机器学习 时间序列预测
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129721108
本文介绍了使用EEMD模型进行价格预测的实战项目，提供了完整的Python代码和数据资源。通过链接可以访问项目演示视频以及在优快云上下载相关代码和数据。
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
基于EEMD_LSTM 时间序列预测 农产品格预测 完整代码+数据 可直接运行
03-22 1067
基于EEMD_LSTM 时间序列预测 农产品格预测 完整代码+数据 可直接运行
基于EEMD+GRU+MLR的时间序列预测
m0_61363749的博客
02-07 2744
0、前言 文章《基于 EEMD-GRU-MLR 的短期电力负荷预测》中，通过构建集合经验模态分解(ensemble empirical modedecomposition，EEMD)以及门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network，GRU)和多元线性回归(multiplelinear regression ， MLR) 组 合 而 成 的EEMD-GRU-MLR(EGM)预测方法，有效提高了电力负荷短期预测精度。具体理论可参考该文献。 1、EEMD+GRU
基于EEMD与XGBoost的WTI原油价格分解集成预测【附数据】
算法与数据
11-10 934
与传统方法不同的是，本文不仅使用分解序列的滞后值作为模型输入，还选取了反映原油市场供需关系的基本面指标、金融市场的波动指标，以及宏观经济指标，进一步增强模型对复杂影响因素的解释能力。在实证研究部分，本文首先比较了不同模型的预测效果，发现EEMD-XGBoost模型在油价的单步预测和多步预测中均表现出较高的准确性和较低的预测误差。近年来，国际油价的波动性显著增加，油价作为全球经济的重要影响因素，不仅反映了供需关系的变化，也受到了复杂的金融市场和宏观经济因素的驱动。Python/R/MATLAB量化分析。
Python数据分析案例50——基于EEMD-LSTM的石油价格预测
weixin_46277779的博客
07-06 3374
时间序列预测，lstm和加了模态分解eemd-lst预测效果对比
EEMD+小波阈值信号去噪重构，matlab代码，直接运行
j_jinger的博客
01-30 878
信号去噪是信号处理领域中的一个重要课题，其目的是从受噪声污染的信号中恢复出原始的有效信号。传统去噪方法，如滤波法和傅里叶变换法，在处理非线性、非平稳信号时存在局限性。经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）及其改进的集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）作为自适应时频分析方法，在处理非平稳信号方面表现出优异的性能。
基于LSTM神经网络的通用股票预测源代码+模型+数据集
2301_76484015的博客
04-12 3902
model: 模型名称，目前支持lstm和transformer–mode: 模式，目前支持train,test和predict–pkl: 是否使用pkl文件，目前支持1和0–pkl_queue: 是否使用pkl队列模式，以增加训练速度，目前支持1和0–test_code: 测试代码，目前支持股票代码–test_gpu: 是否使用gpu测试，目前支持1和0–predict_days: 预测天数，目前支持数字TRAIN_WEIGHT: 训练权重，目前支持小于等于1的数字。
写一下EEMD+XGBoost+LightGBM+ConvLSTM可以用于多输入时间序列预测的代码
weixin_42588555的博客
02-16 417
以下是使用EEMD、XGBoost、LightGBM和ConvLSTM进行多输入时间序列预测的Python代码示例。首先，需要导入所需的Python库和模块，如下所示： import numpy as np from PyEMD import EEMD import xgboost as xgb import lightgbm as lgb from keras.models import Seq...
提供基于pytorch的EEMD+STL+XGBoost+LightGBM+ConvLSTM的读取csv数据的多输入单输出的时序训练及预测代码...
weixin_42612405的博客
02-16 345
以下是基于 PyTorch 的 EEMD-STL-XGBoost-LightGBM-ConvLSTM 读取 CSV 数据的多输入单输出的时序训练及预测代码。这个代码假设输入的 CSV 数据中有多个特征和一个标签，以及数据按照时间顺序排列。 首先，需要安装 PyTorch、XGBoost、LightGBM 等库。代码如下： import torch import numpy as np import...
数据挖掘实训：基于CEEMDAN与多种机器学习模型股票预测与时间序列建模
yaokk1的博客
01-10 1712
最后，我们通过可视化预测结果与实际值的对比，直观地展示每个模型的效果。通过图形，可以清楚地看到哪些模型在股票价格预测中表现得更好。plt.show()通过结合CEEMDAN和多种机器学习模型（如SVM、XGBoost、LSTM等），我们能够更准确地预测股票价格。每种模型在不同数据集上的表现有所不同，通过评估指标的比较，我们可以选择最佳的模型进行未来的预测。通过这种方法，不仅能提升股票预测的准确性，还能为金融分析师和投资者提供更有力的数据支持。
基于 EEMD模型 价格预测
03-22
而“基于 EEMD模型 价格预测实战 完整代码+数据.ipynb”则是一个 Jupyter Notebook 文件，很可能包含了整个预测过程的详细代码，包括数据加载、EEMD 应用、特征工程、选择预测算法（如线性回归、支持向量机、随机...
Python实现EEMD-LSTM时间序列预测（完整源码和数据)
03-15
1.Python实现EEMD-LSTM时间序列预测（完整源码和数据) anaconda + pycharm + python +Tensorflow 注意事项：保姆级注释，几乎一行一注释，方便小白入门学习！ 2.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路...
时间序列预测 农产品格预测 完整代码+数据
03-22
在这个完整的代码项目中，我们首先可能看到数据预处理的步骤，包括加载数据集（`data`文件夹可能包含历史农产品价格数据）、清洗数据（处理缺失值、异常值等）、以及数据标准化或归一化，以便更好地适应模型训练。...
Java总结进阶之路 （基础二 ）
2509_94006474的博客
11-24 724
提示：java总结学习之路。
Python全栈开发项目——AI智能聊天机器人
qiao_yue的博客
11-24 788
本项目实现了AI聊天功能，具有语音输入和聊天背景自定义等亮点功能
使用python的pywin32库实现CANape工程自动化案例
qq_42746084的博客
11-24 910
摘要 本教程介绍使用Python控制CANape进行自动化数据采集与MF4文件分析的方法。主要内容包括： 环境配置：需Windows系统、CANape软件、Python 3.8+及相关库（pywin32、asammdf等） 核心功能： 通过COM接口控制CANape 实现基础数据采集、条件触发录制、定时批量采集等功能 支持批量标定参数写入与验证 提供MF4文件离线分析方案 典型应用案例： 基础数据采集与保存 基于信号阈值的触发录制 定时批量数据采集 批量标定参数验证 技术实现： 使用win32com操作CA
四、python其它高级语法
最新发布
2301_79964758的博客
11-25 325
本文介绍了Python中的迭代器和生成器概念。迭代器通过实现__iter__和__next__方法实现惰性加载，示例演示了自定义迭代器模拟range功能。生成器是迭代器的语法糖，通过推导式或yield关键字创建，具有内存占用小的优势（示例显示生成器仅占用192字节，而列表占用8448728字节）。此外还介绍了property属性的两种实现方式：装饰器方式（@property和@属性名.setter）和类属性方式（property()函数），用于将方法封装为属性访问。
Dify知识库图文混排回复-让回答“图文并茂”
paopao_wu的专栏
11-22 389
目前在Dify知识库中上传的文档，要想做到回复图文混排的内容效果比较好的，有word格式导入和 markdown+图床两种。word文档中本身就是图文混排，使用word文档不用太折腾，本文对它探索一番后，各位可以体会一下它的优缺点。
98-爬取租房网站信息-1
11-24 208
import aiohttp #异步的网络请求模块。import asyncio #异步请求。操作系统：windows11。语言：Python3.10。开发环境：PyCharm。#导入伪造头部的信息。
Python科学计算库NumPy使用
2509_93947176的博客
11-23 459
如果想生成全零或全一的数组，可以用 或 ，指定形状就行，比如 会生成一个 2 行 3 列的零矩阵。另外， 类似于 Python 的 range，但更灵活，能生成等差数列。我在项目中常用这些来算统计量，比如均值、标准差，NumPy 提供了 、 等函数，一键搞定。我自己就是通过项目逐步深入的，现在回想起来，NumPy 不仅提升了我的编程效率，还让我对数据有了更深的理解。简单说，如果数组形状不匹配，NumPy 会自动扩展小数组来匹配大数组。比如，一个标量加一个数组，标量会被广播到数组的每个元素。
EEMD模型在价格预测中的应用实战分析
代码文件 "基于 EEMD模型 价格预测实战 完整代码+数据.ipynb" 很可能是一个Jupyter Notebook文件，其中包含了数据的读取、数据预处理、EEMD模型的实现、模型参数的调优、预测结果的生成和评估等步骤。 5. 数据文件...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

程序员奇奇

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值