基於深度學習時間序列預測系統項目需求分析心得
人員各抒己見，最終得出了需求設計的第一個版本。我們所做的項目是基於深度學習來預測時間序列系統，我們首先分 ...
原文：基於深度學習的時間序列預測系統——測試心得
寫在測試報告前的一些話： 呼 從最最開始全員被拉上賊船到現在，項目終於有了還算不錯的樣子。這期間算法的不斷出錯曾讓我們一度陷入崩潰，頁面設計的調整也是根本停不下來，但幸運的是我們最終克服了所有的困難，實現了我們的項目 基於深度學習的時間序列預測系統。這一個學期里，作為算法組，我們努力的把算法優化到最好，並在原有的基礎上不斷創新，我們的網站並沒有眼花繚亂的界面和復雜的功能，但 開發者中心 就是我們的 ...
2019-01-04 14:15 3 1482 推薦指數：
相關推薦
基於 Keras 用深度學習預測時間序列
目錄 基於 Keras 用深度學習預測時間序列 問題描述 多層感知機回歸 多層感知機回歸結合“窗口法” 改進方向 擴展閱讀 本文主要參考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series ...
利用深度學習進行時間序列預測
作者|Christophe Pere 編譯|VK 來源|Towards Datas Science 介紹 長期以來，我聽說時間序列問題只能用統計方法(AR[1]，AM[2]，ARMA[3]，ARIMA[4])。這些技術通常被數學家使用，他們試圖不斷改進這些技術來約束平穩和非平穩的時間序列 ...
深度學習與Pytorch入門實戰（十四）時間序列預測
筆記摘抄 1. 問題描述 已知 [k, k+n)時刻的正弦函數，預測 [k+t, k+n+t)時刻的正弦曲線。 因為每個時刻曲線上的點是一個值，即feature_len=1 如果給出50個時刻的點，即seq_len=50 如果只提供一條曲線供輸入，即batch ...
在MATLAB 2018中用深度學習進行時間序列預測
，在輸入序列的每個時間步長上，LSTM網絡學習去預測下個時間步長的值。為了預測未來多個時間[2]步長的值， ...
深度學習筆記（一） tf.keras 構建lstm神經網絡進行時間序列預測
一個基本的時間序列數據預測（入門版），基於官方案例-預測天氣數據進行學習。 用戶：同通過學習庫的使 ...
時間序列深度學習：seq2seq 模型預測太陽黑子
目錄 時間序列深度學習：seq2seq 模型預測太陽黑子 學習路線 商業中的時間序列深度學習 商業中應用時間序列深度學習 深度學習時間序列預測：使用 keras 預測太陽黑子 遞歸神經網絡 ...
基於Order Book的深度學習模型：預測多時間段收益序列
https://mp.weixin.qq.com/s/N12GzvYCOpcqDlkaei5moA 本期遴選論文來源：SSRN標題：Deep Order Flow Imbalance: Extrac ...