AR§AR是autoregressive的縮寫表示自回歸模型含義是當(dāng)前時間點的值等于過去若干個時間點的值的回歸——因為不依賴于別的解釋變量只依賴于自己過去的歷史值故稱為

　　I(d)I是integrated的縮寫含義是模型對時間序列進(jìn)行了差分因為時間序列分析要求平穩(wěn)性不平穩(wěn)的序列需要通過一定手段轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列一般采用的手段是差分d表示

　　t時刻的值減去t-1時刻的值得到新的時間序列稱為1階差分序列1階差分序列的1階差分序列稱為2階差分序列以此類推另外還有一種特殊的差分是季節(jié)性差分S即一些時間序列反應(yīng)出一定的周期T讓t時刻的值減去t-T時刻的值得到季節(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、控制門工作原理四、代碼實現(xiàn)五、案例分析六、參數(shù)設(shè)置七、結(jié)論 一、背景 近年來，股票預(yù)測還處于一個很熱門的階段，因為股票市場的波動十分巨大，隨時可能因為一些新的政策或者其他原因，進(jìn)行大幅度的波動，導(dǎo)致自然人股民很難對股票進(jìn)行投資盈利。因此本文想利用現(xiàn)有的模型與算法，對股票價格進(jìn)行預(yù)測，從而使自然人股民可以自己對股票進(jìn)行預(yù)測。 理論上，...

　　的基本建模過程： 1、打開MATLAB軟件，在其主界面的編輯器中寫入下列程序： function []=greymodel(y) % 本程序主要用來計算根據(jù)灰色理論建立的模型的預(yù)測值。 % 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(請輸入數(shù)據(jù) ); n=length(y); yy=ones(n,1); yy(1...

　　預(yù)測（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，亦即是長段

　　模型及其特征做了一個歸納總結(jié)，以便查詢了解。 符號說明： 變量： x,yx,yx,y 變量集：X,YX,YX,Y 變量xxx在ttt時刻的值：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)測自己，即用同一變量xxx之前的信息{x1,x2,,xt1}\{x_1,...

　　預(yù)測原理介紹prophet是Facebook 開源一款基于 Python 和 R 語言的數(shù)據(jù)預(yù)測工具即“先知”。Facebook 表示，Prophet 相比現(xiàn)有預(yù)測工具更加人性化，并且難得地提供 Python 和R的支持。它生成的預(yù)測結(jié)果足以和專業(yè)數(shù)據(jù)分析師媲美。

　　預(yù)測（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（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree），只不過是力求將速度和效率...

　　目錄 1、簡介 （1）常見系統(tǒng)分類 （2）灰色預(yù)測法 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. 檢驗預(yù)測值 （1）殘差檢驗：計算相對殘差 （2）級比偏差值檢驗：計算 1、簡介 灰色模型（Gray Model），常用來對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。灰色預(yù)測是針對灰色系統(tǒng)所做的預(yù)測。...

　　預(yù)測與馬爾科夫鏈預(yù)測互補，至少有2個點需要信息的傳遞，ARMA模型，周期模型，季節(jié)模型等 ARMA模型的全稱是自回歸移動平均(auto regression moving average)模型，它是目前最常用的擬合平穩(wěn)