lstm股票预测

lstm做交通预测的输入输出是什么样的

间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的...

lstm预测多输入多输出？

百度“6 种用 LSTM 做时间序列预测的模型结构” 有方案 不过也要看是什么框架，每种框架写法未必一样

如何调用训练好的lstm网络去预测新的输入

LSTM效果很好，不过很多时候我们更愿意用GRU来替换之。很多论文都比较过两者的学习效果，是不相上下的。但是GRU的构造更简单：比LSTM少一个gate，这样就少几个矩阵乘法。在训练数据很大的情况下GRU能节省很多时间。

LSTM timestep设为1是不是就和普通BP神经网络做时...

可以先根据经验设置一个目标维度 降维后 计算降维后的相关系数矩阵 并绘制heatmap 将相关系数在指定阈值以上的特征丢掉 再次降维 反复进行 也可以降到目标维度后 向三维或者二维做投影 借助人类视觉 选择合适的

如何在python中用lstm网络进行时间序列预测

时间序列建模器 图表那个选项卡 左下勾选 拟合值 就可以了。我的为什么不出现预测值啊啊啊啊~~

请教用人工神经网络进行股票预测在weka

预测股票可不是有以往股票数据就能的，要考虑因果性，现实事件与股票波动有因果性，也就是时序性。在这情况下有LSTM单元组成循环神经网络可以做到，但训练集的强度跟体积可是很大的，这需要注意。

keras为3维input做LSTM预测遇到问题求助

就一个abcd作为一条样本即可，a b c d 的每一步都会计算loss的，所以拆开也没啥用 另外你这个不是序列标注，因为你是要预测下一个，而不是给整体一个最佳序列

lstm回归和分类可否一起做？

当然可以，用LSTM做预测也是很常见的。你就用百度搜一下呗，相关介绍很多的。

如何用 Keras 调试LSTM超参数解决时间序列预测问题

就一个abcd作为一条样本即可，a b c d 的每一步都会计算loss的，所以拆开也没啥用 另外你这个不是序列标注，因为你是要预测下一个，而不是给整体一个最佳序列

基于深度学习的股价预测研究

创新论坛DOI：10.16660/j.cnki.1674-098X.2018.13.247科技创新导报2018NO.13ScienceandTechnologyInnovationHerald基于深度学习的股价预测研究①刘震1王惠敏*华思瑜2陈育1（1.浙江工业大学理学院浙江杭州310014;2.浙江工业大学经贸管理学院浙江杭...

编辑：在线短网址网站