6.14、基于LSTM黄金价格预测实战先导

炮哥带你学 2023-01-13 03:31:46

课时名称	课时知识点
6.14、基于LSTM黄金价格预测实战先导	利用LSTM对黄金的价格进行预测，在实战前进行先导

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东非地球酋长 2023-08-29

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炮哥怎么和你跑出来的差这么多啊？请问你知道是什么原因吗？

炮哥带你学 2023-08-29

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@东非地球酋长多跑几次试试，每次结果都不一样的

东非地球酋长 2023-08-30

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@炮哥带你学好的，谢谢炮哥

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PSO优化GRU-LSTM超参数 1、摘要本文主要讲解：使用PSO优化GRU-LSTM超参数，神经元个数、学习率、dropout和batch_size 主要思路：建立GRU-LSTM模型定义PSO的参数：最大迭代次数、最大惯性权重、最小惯性权重、粒子数量、所有粒子的位置和速度、个体经历的最佳位置和全局最佳位置、每个个体的历史最佳适应值定义超参数搜索范围计算初始全局最优、全局最优参数、画适应度的图使用PSO找到的最好的超参数来重新训练模型评估模型：MSE、RMSE、MAE、MAPE、SMAPE、R2 数据介绍一列时序数据 6.14E+01 6.26E+01 6.32E+01 6.44E+01 6.36E+01 相关技术 GRU和LSTM的性能在很多任务上不分伯仲。 GRU 参数 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「AI信仰者」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_30803353/article/details/126131537

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