首页
编程日记
ChatGpt专题
LINUX学习
Java学习
前端教程
单片机
开发语言
权限
多线程
两轮自平衡小车设计
MQTT
客快物流大数据项目
#产品思维
supervisor
langchain
统一认证
JDK17.0.2
NOIP
SSRF
plugin
微软
读写分离
P3C
舌苔
语法格式
推箱子游戏
股票价格预测
2024/4/11 19:24:50
多维时序 | MATLAB实现ELM极限学习机多维时序预测(股票价格预测)
多维时序 | MATLAB实现ELM极限学习机多维时序预测(股票价格预测) 目录 多维时序 | MATLAB实现ELM极限学习机多维时序预测(股票价格预测)效果一览基本介绍程序设计结果输出参考资料效果一览 基本介绍
阅读更多...
Adaboost集成学习 | Matlab实现基于ELM-Adaboost极限学习机结合Adaboost集成学习时间序列预测(股票价格预测)
目录 效果一览基本介绍模型设计程序设计参考资料效果一览 基本介绍 基于ELM-Adaboost极限学习机结合Adaboost集成学习时间序列预测(股票价格预测) 单变量时间序列单步预测。 ELM(Extreme Learning Machine,极限学习机)和AdaBoost(Adaptive Boosting,自适应提升)都是机…
阅读更多...
【MATLAB第43期】基于MATLAB的BO-NAR贝叶斯优化动态神经网络NAR时间序列股票预测模型
【MATLAB第43期】基于MATLAB的BO-NAR贝叶斯优化动态神经网络NAR时间序列股票预测模型 一、效果展示 二、模型介绍 1.数据情况 一列数据,499个值 ratio 0.9;% 训练集比例 MaxEpochs 600;% 最大训练次数 % % 导入股票数据 xall importdata(数据.xlsx);2.优化参…
阅读更多...
时序预测 | MATLAB实现BO-NARX和BO-LSTM贝叶斯优化神经网络股票价格预测比较
时序预测 | MATLAB实现BO-NARX贝叶斯优化非线性自回归外生模型和BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络股票价格预测比较 目录 时序预测 | MATLAB实现BO-NARX贝叶斯优化非线性自回归外生模型和BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络股票价格预测比较效果一览基本介绍研究过程程序…
阅读更多...
【MATLAB源码-第170期】基于matlab的BP神经网络股票价格预测GUI界面附带详细文档说明。
操作环境: MATLAB 2022a 1、算法描述 基于BP神经网络的股票价格预测是一种利用人工神经网络中的反向传播(Backpropagation,简称BP)算法来预测股票市场价格变化的技术。这种方法通过模拟人脑的处理方式,尝试捕捉股票…
阅读更多...
Adaboost集成学习 | Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习时间序列预测(股票价格预测)
目录 效果一览基本介绍模型设计程序设计参考资料效果一览 基本介绍 Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习时间序列预测(股票价格预测) 模型设计 股票价格预测是一个具有挑战性的时间序列预测问题,可以使用深度学习模型如双向长短期记忆…
阅读更多...
时序预测 | MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络股票价格预测
时序预测 | MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络股票价格预测 目录 时序预测 | MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络股票价格预测效果一览基本介绍研究过程程序设计参考资料效果一览 基本介绍 时序预测 | MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络…
阅读更多...
时序预测 | Python实现ConvLSTM卷积长短期记忆神经网络股票价格预测(Conv1D-LSTM)
时序预测 | Python实现ConvLSTM卷积长短期记忆神经网络股票价格预测(Conv1D-LSTM) 目录 时序预测 | Python实现ConvLSTM卷积长短期记忆神经网络股票价格预测(Conv1D-LSTM)预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果 基本介绍 时序预测 | Python实现ConvLSTM卷积长短期记忆神…
阅读更多...
时序预测 | MATLAB实现BO-NARX贝叶斯优化非线性自回归外生模型股票价格预测
时序预测 | MATLAB实现BO-NARX贝叶斯优化非线性自回归外生模型股票价格预测 目录 时序预测 | MATLAB实现BO-NARX贝叶斯优化非线性自回归外生模型股票价格预测效果一览基本介绍研究过程程序设计参考资料效果一览
阅读更多...