案例39：LSTM神经网络预测比特币价格趋势、步骤3：可视化结果

码农老关【关东升】 2025-04-26 13:46:56

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案例39：LSTM神经网络预测比特币价格趋势、步骤3：可视化结果通过图形对比模型预测值与实际值，分析趋势匹配度。
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比特币价格，日度数据，时间范围包括2010-2023年
文件未比特币价格，日度数据，时间范围包括2010-2023年，数据来源于Wind 。文件未比特币价格，日度数据，时间范围包括2010-2023年，数据来源于Win d。
BTC_prediction_RNN
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Python用GRU神经网络模型预测比特币价格时间序列数据2案例可视化|附代码数据...
全文链接:https://tecdat.cn/?p=36389门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）类型，旨在有效地捕获序列数据中的长期依赖关系。它是传统RNN的扩展，与长短期记忆（LSTM）网络具有相似性（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频我们将简要了解GRU模型以及如何帮助客户在PyThon中使用GRU实现序列数据预测。GRU简介GRU背后的核心思想是解决梯度消失问题...
基于聚类与LSTM对比特币价格深度分析与预测
本项目对比特币市场进行了全面而深入的分析，采用多种技术指标和数据分析方法，揭示了比特币价格动态和市场行为的关键特征，详细刻画了比特币的市场波动性。
（11-4-8）比特币价格预测系统：使用LSTM训练模型
X_train = np.reshape(X_train, (len(X_train), 1, 1))：对X_train进行形状重塑，以便适应LSTM模型的输入要求。training_set = np.reshape(training_set, (len(training_set), 1))：对训练集数据进行形状重塑，将其从一维数组变成二维数组，其中每个数据点是一个单独的行。y_train = training_set[1:len(training_set)]：创建y_train，这是训练集的目标值。
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关东升，国内著名技术专家，架构师，项目经理、技术顾问，技术图书作家，51CTO学院金牌讲师。 擅长技术： 移动开发、前后端技术、游戏开发、数据库开发与设计、软件架构设计等多种IT技术。 20多年教学经验： 教授近万名学员，近期为中国移动、中国联通、南方航空、中石油、工商银行、平安银行和天津港务局等企事业单位授课。 著有50本多部畅销书： 《看漫画学Python》 《看漫画学Python2》 《极简ChatGPT： 如何利用AI提高办公效率》 《极简ChatGPT：如何利用AI实现Python自动编程》 《AI时代程序员开发之道：ChatGPT让程序员插上翅膀》
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