【数据挖掘】使用 LSTM 进行时间和序列预测

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2023-07-25 08:37:15

(3条消息) 【数据挖掘】使用 LSTM 进行时间和序列预测_无水先生的博客-CSDN博客

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CS-LSTM时间序列预测（Python完整源码和数据）布谷鸟算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测（Python完整源码和数据），AQI预测（Python完整源码和数据）

针对多变量的商品销售预测问题，为了提高预测的精度，提出了一种ARIMA-XGBoost-LSTM加权组合方法，对具有多个影响因素的商品销售序列进行预测，本文采用ARIMA做单变量预测，将预测值作为新变量同其他变量一起放入XGBoost模型中进行不同属性的挖掘，并将XGBoost的预测值合并到多变量序列中，然后通过将新的多维数据转换为监督学习序列后利用LSTM模型进行预测，将3种模型预测结果进行加权组合，通过多次实验得出最佳组合的权值，以此计算出最终的预测值.数据结果表明，基于XGBoost和LSTM的加权组合的多变量预测方法比单一的预测方法所得到的预测值更为精准.

内容概要：该文档详细介绍了如何利用MATLAB来设计一种基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)，以及注意力机制(Attention)融合的时间序列预测系统。主要内容包含时间序列数据的生成及其预处理（比如正态化），结合多种深度学习技术建立预测模型，并进行了训练与验证步骤的阐述及结果评估展示。文档还提供了一整套完整实用的脚本和测试代码以及部分未来发展的建议。适用人群：适用于那些想要了解深度学习应用于时间序列预报的人士，特别是对于熟悉MATLAB的科研工作者和开发者更有指导意义。使用场景及目标：可用于理解和学习CNN-LSTM-Attention三种方法如何结合预测时间序列的发展走向，特别是对金融投资决策辅助有重要作用的场景；此外还可以用来探索新的数据特征挖掘技术和改善预测精度的方法。其他说明：文档包含了实际运行案例的数据生成和处理流程，模型配置的具体参数细节，实验训练的结果，提供了理论与实操兼备的内容。

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