AR§AR是autoregressive的縮寫(xiě)表示自回歸模型含義是當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)的值等于過(guò)去若干個(gè)時(shí)間點(diǎn)的值的回歸——因?yàn)椴灰蕾?lài)于別的解釋變量只依賴(lài)于自己過(guò)去的歷史值故稱(chēng)為
I(d)I是integrated的縮寫(xiě)含義是模型對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行了差分因?yàn)闀r(shí)間序列分析要求平穩(wěn)性不平穩(wěn)的序列需要通過(guò)一定手段轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列一般采用的手段是差分d表示
t時(shí)刻的值減去t-1時(shí)刻的值得到新的時(shí)間序列稱(chēng)為1階差分序列1階差分序列的1階差分序列稱(chēng)為2階差分序列以此類(lèi)推另外還有一種特殊的差分是季節(jié)性差分S即一些時(shí)間序列反應(yīng)出一定的周期T讓t時(shí)刻的值減去t-T時(shí)刻的值得到季節(jié)性差分序列。
文章目錄一、背景二、主要技術(shù)介紹1、RNN模型2、LSTM模型3、控制門(mén)工作原理四、代碼實(shí)現(xiàn)五、案例分析六、參數(shù)設(shè)置七、結(jié)論 一、背景 近年來(lái)，股票預(yù)測(cè)還處于一個(gè)很熱門(mén)的階段，因?yàn)楣善笔袌?chǎng)的波動(dòng)十分巨大，隨時(shí)可能因?yàn)橐恍┬碌恼呋蛘咂渌颍M(jìn)行大幅度的波動(dòng)，導(dǎo)致自然人股民很難對(duì)股票進(jìn)行投資盈利。因此本文想利用現(xiàn)有的模型與算法，對(duì)股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而使自然人股民可以自己對(duì)股票進(jìn)行預(yù)測(cè)。 理論上，...
的基本建模過(guò)程： 1、打開(kāi)MATLAB軟件，在其主界面的編輯器中寫(xiě)入下列程序： function []=greymodel(y) % 本程序主要用來(lái)計(jì)算根據(jù)灰色理論建立的模型的預(yù)測(cè)值。 % 應(yīng)用的數(shù)學(xué)模型是 GM(1,1)。 % 原始數(shù)據(jù)的處理方法是一次累加法。 y=input(請(qǐng)輸入數(shù)據(jù) ); n=length(y); yy=ones(n,1); yy(1...
預(yù)測(cè)（四） LSTM模型 文章鏈接 （一）數(shù)據(jù)預(yù)處理 （二）AR模型（自回歸模型） （三）Xgboost模型 （四）LSTM模型 （五）Prophet模型（自回歸模型） 模型原理 LSTM（Long-short time memory，LSTM）模型，亦即是長(zhǎng)段
模型及其特征做了一個(gè)歸納總結(jié)，以便查詢(xún)了解。 符號(hào)說(shuō)明： 變量： x,yx,yx,y 變量集：X,YX,YX,Y 變量xxx在ttt時(shí)刻的值：xtx_txt? 參數(shù)：,\alpha, \beta, ##自回歸模型（Autoregressive model，AR） 自回歸，顧名思義，就是用自己預(yù)測(cè)自己，即用同一變量xxx之前的信息{x1,x2,,xt1}\{x_1,...
預(yù)測(cè)原理介紹prophet是Facebook 開(kāi)源一款基于 Python 和 R 語(yǔ)言的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)工具即“先知”。Facebook 表示，Prophet 相比現(xiàn)有預(yù)測(cè)工具更加人性化，并且難得地提供 Python 和R的支持。它生成的預(yù)測(cè)結(jié)果足以和專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析師媲美。
預(yù)測(cè)（三） Xgboost模型 文章鏈接 （一）數(shù)據(jù)預(yù)處理 （二）AR模型（自回歸模型） （三）Xgboost模型 （四）LSTM模型 （五）Prophet模型（自回歸模型） 模型原理 Xgboost（Extreme Gradient Boost）模型，是一種特殊的梯度提升決策樹(shù)（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree），只不過(guò)是力求將速度和效率...
目錄 1、簡(jiǎn)介 （1）常見(jiàn)系統(tǒng)分類(lèi) （2）灰色預(yù)測(cè)法 2. 灰色生成數(shù)列 （1）累加生成（AGO） （2）累減生成(IAGO)? （3）加權(quán)鄰值生成? 3. 灰色模型GM(1,1) 4. 檢驗(yàn)預(yù)測(cè)值 （1）殘差檢驗(yàn)：計(jì)算相對(duì)殘差 （2）級(jí)比偏差值檢驗(yàn)：計(jì)算 1、簡(jiǎn)介 灰色模型（Gray Model），常用來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。灰色預(yù)測(cè)是針對(duì)灰色系統(tǒng)所做的預(yù)測(cè)。...
預(yù)測(cè)與馬爾科夫鏈預(yù)測(cè)互補(bǔ)，至少有2個(gè)點(diǎn)需要信息的傳遞，ARMA模型，周期模型，季節(jié)模型等 ARMA模型的全稱(chēng)是自回歸移動(dòng)平均(auto regression moving average)模型，它是目前最常用的擬合平穩(wěn)
