目录 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 问题描述 多层感知机回归 多层感知机回归结合“窗口法” 改进方向 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series ...

目录 时间序列深度学习：seq2seq 模型预测太阳黑子 学习路线 商业中的时间序列深度学习 商业中应用时间序列深度学习 深度学习时间序列预测：使用 keras 预测太阳黑子 递归神经网络 ...

目录 时间序列深度学习：状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆（LSTM）模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 ...

作者|Christophe Pere 编译|VK 来源|Towards Datas Science 介绍 长期以来，我听说时间序列问题只能用统计方法(AR[1]，AM[2]，ARMA[3]，ARIMA[4])。这些技术通常被数学家使用，他们试图不断改进这些技术来约束平稳和非平稳的时间序列 ...

写在测试报告前的一些话： 呼……从最最开始全员被拉上贼船到现在，项目终于有了还算不错的样子。这期间算法的不断出错曾让我们一度陷入崩溃，页面设计的调整也是根本停不下来，但幸运的是我们最终克服了所有的困难，实现了我们的项目——基于深度学习的时间序列预测系统。这一个学期里，作为算法组，我们努力的把算法 ...

笔记摘抄 1. 问题描述 已知 [k, k+n)时刻的正弦函数，预测 [k+t, k+n+t)时刻的正弦曲线。 因为每个时刻曲线上的点是一个值，即feature_len=1 如果给出50个时刻的点，即seq_len=50 如果只提供一条曲线供输入，即batch ...

原文链接： http://tecdat.cn/?p=24092 原文出处：拓端数据部落公众号 前言 在量化金融中，我学习了各种时间序列分析技术以及如何使用它们。 通过发展我们的时间序列分析 (TSA) 方法组合，我们能够更好地了解已经发生的事情，并对未来做出更好、更有利的预测。示例应用 ...

什么是 ARIMA模型 ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)。也记作ARIMA(p,d,q)，是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列 ...