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深度学习模型预测股票指数的比较研究
本研究比较了传统方法和新兴神经网络方法的时间序列预测性能，使用了各种度量标准来评估它们的性能，结果表明 Deep AR 比所有其他深度学习和传统方法表现得都好，且其预测能力不会因训练数据量减少而降低。这表明，将深度学习方法纳入预测场景中显著
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a year ago
G-NM：一组数值时间序列预测模型
本研究旨在开发一个综合性的数字时间序列预测模型拓展我们对自然现象模式和趋势的预测能力。该模型采用传统的 ARIMA、Holt-Winters 的方法、支持向量回归和现代神经网络模型 RNN 和 LSTM 等多种模型，可捕捉时间序列数据中的线
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a year ago
MM
时间序列分析与预测的机器学习算法
本文介绍了时间序列分析和预测的重要性，详细调查了各种用于预测的方法，包括 ARIMA、Prophet 和 LSTMs 等统计和深度学习模型，完整阐述了预处理和验证的流程。
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2 years ago
循环神经网络用于时序预测：现状和未来方向
本文通过详实的实证研究和开源软件框架介绍了现有基于循环神经网络的预测模型，提出了针对这些模型使用的最佳实践和指导方针。研究发现，当数据集的时间序列具有同质季节模式时，RNN 能够直接模拟季节性；否则，建议事先对数据进行季节性去趋势处理。通过
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5 years ago
MM
ARIMA-LSTM 混合模型预测股价相关系数
采用 LSTM 和 ARIMA 模型来预测两只股票的相关系数，证明了 ARIMA-LSTM 模型比其他财务模型更优秀，可以在投资组合优化中考虑使用。
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6 years ago
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