代码 import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM import marksix_1 import talib as ta lt = marksix_1.Marksix() lt.load_data(period=500) # 指标序列 m = 2 series = lt.adapter(loc=', zb_na

The best way to predict the future is to invent it,预测未来最好的方法是创造它! ——Smalltalk发明人Alan Kay “预测未来的最好方法,就是把它创造出来”这是天才大师阿伦凯的名言,他是Smalltalk面向对象编程环境语言的发明人之一,也是面向对象编程思想的创始人之一,他还是笔记本电脑最早的构想者和现代Windows GUI的最初尝试者. 阿伦是个超智商儿童,三岁就能阅读,五岁便会自学,等上小学的时候,已经读了数百本书了.随着年龄的

目录 网络流量预测入门(三)之LSTM预测网络流量 数据集介绍 预测流程 数据集准备 SVR预测 LSTM 预测 优化点 网络流量预测入门(三)之LSTM预测网络流量 在上篇博客LSTM机器学习生成音乐中,介绍了如何使用LSTM生成音乐,而在上上篇网络流量预测入门(二)之LSTM介绍中,介绍了LSTM的基本原理 在这篇博客中,将介绍如何使用SVR和LSTM对网络流量进行预测. LSTM介绍:网络流量预测入门(二)之LSTM介绍.LSTM机器学习生成音乐 An Introduction to Su

作者 胡启明,腾讯云专家工程师,专注 Kubernetes.降本增效等云原生领域,Crane 核心开发工程师,现负责成本优化开源项目 Crane 开源治理和弹性能力落地工作. 余宇飞,腾讯云专家工程师,专注云原生可观测性.成本优化等领域,Crane 核心开发者,现负责 Crane 资源预测.推荐落地.运营平台建设等相关工作. 田奇,腾讯高级工程师,专注分布式资源管理和调度,弹性,混部,Kubernetes Contributor,现负责 Crane 相关研发工作. 引言 业务的稳定性和成本之间的

    距离上一篇文章,正好两个星期. 这边文章9月15日 16:30 开始写. 可能几个小时后就写完了.用一句粗俗的话说, "当你怀孕的时候,别人都知道你怀孕了, 但不知道你被日了多少回 " ,纪念这两周的熬夜,熬夜.  因为某些原因,文章发布的有点仓促,本来应该再整理实验和代码比较合适.文章都是两个主要作用: 对自己的工作总结, 方便自己回顾和分享给有兴趣的朋友.   不说废话了, 进入正题. 本次的课题很简单, 深度神经网络(AI)来预测5日和22日后的走势. (22日尚未整理,

1. 动机 我近期在研究一个 NLP 项目,根据项目的要求,需要能够通过设计算法和模型处理单词的音节 (Syllables),并对那些没有在词典中出现的单词找到其在词典中对应的押韵词(注:这类单词类似一些少见的专有名词或者通过组合产生的新词,比如 Brexit,是用 Britain 和 exit 组合在一起创造出来表示英国脱欧的新词).在这两个任务中,能够对单词的发音进行预测是非常有必要的.本文详细记录我解决该问题的过程,希望能够对初学者和具有一定经验的朋友有所帮助.本文代码实现均基于 Pyth

超级IP是作者造出来的一个词.作者尝试把“超级IP”作为一种理论来解释2015年以来的各种网红现象.读完全书后,我的感觉是这个理论不怎么样: 1:作者完全不提现有的市场营销理论.我的问题是:现有的理论是不是不能解释这些网红现象?能的话,超级IP的理论有什么特别之处? 2:除了上面的这点之外,作者明显的陷入了锤子模式,手拿一把锤子,看全世界都是钉子. 3:作者只敢用自己的理论去套已经发生的事,几乎不敢对未来做预测. 4:总体来说全书逻辑上不是特别清晰,语文也不够好.许多说理部分都是在堆砌名词与概念

RNN与LSTM 这一部分主要涉及循环神经网络的理论,讲的可能会比较简略. 什么是RNN RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的.在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的.但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力.例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的.RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与

结合CNN的可以参考:http://fcst.ceaj.org/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=1497 除了行为,其他还结合了时序的异常检测的:https://conference.hitb.org/hitbsecconf2018ams/materials/D1T2%20-%20Eugene%20Neyolov%20-%20Applying%20Machine%20Learning%20to%20User%20Behavi

第一部分:从RNN到LSTM 1.什么是RNN RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的.在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的.但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力.例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的.RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关.具体的表现形式为网络会对

第一部分:从RNN到LSTM 1.什么是RNN RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的.在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的.但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力.例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的.RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关.具体的表现形式为网络会对

首发地址:https://www.fmz.com/digest-topic/4035 1.简单介绍 深度神经网络这些年越来越热门,在很多领域解决了过去无法解决的难题,体现了强大的能力.在时间序列的预测上,常用的神经网络价格是RNN,因为RNN不仅有当前数据输入,还有历史数据的输入,当然,当我们谈论RNN预测价格时,往往谈论的是RNN的一种:LSTM.本文就将以pytorch为基础,构建预测比特币价格的模型.网上相关的资料虽然多,但还是不够透彻,使用pytorch的也相对较少,还是有必要写一篇文章

一.LSTM预测未来一年某航空公司的客运流量 给你一个数据集,只有一列数据,这是一个关于时间序列的数据,从这个时间序列中预测未来一年某航空公司的客运流量.数据形式: 二.实战 1)数据下载 你可以google passenger.csv文件,即可找到对应的项目数据,如果没有找到,这里提供数据的下载链接:https://pan.baidu.com/s/1a7h5ZknDyT0azW9mv5st7w 提取码:u5h3 2)jupyter notebook 桌面新建airline文件夹,passeng

计算机视觉(computer vision)是从图像和视频中提出数值或符号信息的计算系统,更形象一点说,计算机视觉是让计算机具备像人类一样的眼睛,看到图像,并理解图像. 计算机视觉三大应用:识别.检测.分割. 目标跟踪.视频分割.风格迁移.生成对抗网络(GAN)直播换脸.视频生成(LSTM预测未来信息). 大部分计算机视觉,都靠深度学习了. 深度学习历史: 06-Hinton,神经网络反向传播训练. 12-提取特征用深度卷积. RNN-序列图像处理. LSTM-也是利用序列信息. 图像识别: A

简介 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值.预测未来股价走势是一个再好不过的例子了.在本文中,我们将看到如何在递归神经网络的帮助下执行时间序列分析.我们将根据过去5年的股价预测苹果公司之后的股价. 数据集 我们将使用从2013年1月1日到2017年12月31日的苹果股票价格作为训练集,2018年1月的价格作为测试集.所以,为了评估算法的效果,也要下载2018年1月的实际股票价格. 打开包含五年数据的苹果股票价格的训练文件后可以看到如下几列:“

本篇文章介绍使用TensorFlow的递归神经网络(LSTM)进行序列预测.作者在网上找到的使用LSTM模型的案例都是解决自然语言处理的问题,而没有一个是来预测连续值的. 所以呢,这里是基于历史观察数据进行实数序列的预测.传统的神经网络模型并不能解决这种问题,进而开发出递归神经网络模型,递归神经网络模型可以存储历史数据来预测未来的事情. 在这个例子里将预测几个函数: 正弦函数:sin 同时存在正弦函数和余弦函数:sin和cos x*sin(x) 首先,建立LSTM模型,lstm_model,这个

目录 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆(LSTM)模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 4 回测:时间序列交叉验证 5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型 结论 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R

#时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结果是不同的. #时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural network, RNN).相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点,RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关.通过这种方法,RNN

分销商产品未来销售情况预测 介绍 前面的几个实验中,都是根据提供的数据特征来构建模型,也就是说,数据集中会含有许多的特征列.本次将会介绍如何去处理另一种常见的数据,即时间序列数据.具体来说就是如何根据以往的销售额来预测未来短期内的销售额. 知识点 时间序列数据 数据预处理 未来销售额预测介绍 对于一个产品来说,其未来销售额的预测是一个重要的指标,也是一项重要的任务.例如,对于一部苹果手机来说.在上市之前,得先对销售额进行预测,才能确定出货量的大小. 本次实验来源于 Kaggle 上的一个挑战,即

1.测试数据下载 https://datamarket.com/data/set/22w6/portland-oregon-average-monthly-bus-ridership-100-january-1973-through-june-1982-n114#!ds=22w6&display=line 2.LSTM预测 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime

https://blog.csdn.net/flying_sfeng/article/details/78852816 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Flying_sfeng/article/details/78852816 这篇文章将讲解如何使用lstm进行时间序列方面的预测,重点讲lstm的应用,原理部分可参考以下两篇文章: Understanding LSTM Networks       LSTM学习笔记 编程环境:py