基於 lstm 的股票收盤價預測 -- python
開始導入 MinMaxScaler 時會報錯 “from . import _arpack ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序。” （把sklearn更新 ...
原文：python實現灰色預測模型(GM11)——以預測股票收盤價為例
目錄 程序簡介 程序 數據集下載 代碼分析 程序簡介 利用灰色預測GM 模型預測股票收盤價，由於灰色預測模型適合短期預測和小樣本，所以程序輸入數據為 個，輸出為 個，進行動態建模 程序輸入：原序列 需要往后預測的個數 程序輸出：預測值 模型結構 后驗差比 發展系數 灰色作用量 灰色預測模型 GM 即對原始數據作累加生成 或其它方法生成 得到近似的指數規律再進行建模的方法。灰色預測模型對於不同問題 ...
2020-02-26 18:56 0 5684 推薦指數：
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python 實現 灰色預測 GM(1,1)模型 灰色系統 預測 灰色預測公式推導
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%GM(1,1).m %建立符號變量a(發展系數)和b(灰作用量) syms a b; c = [a b]'; %原始數列 A A = [174, 179, 183, 189, 207, 234, 220.5, 256, 270, 285];%填入已有的數據列！ n = length ...
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灰色預測模型GM(1,1) 灰色預測模型\(GM(1,1)\)是在數學建模比賽中常用的預測值方法，常用於中短期符合指數規律的預測。 其數學表達與原理分析參考文章尾部網頁與文獻資料。 預處理 灰色模型要求數據前后級比落入范圍 \(\displaystyle \Theta\left ...