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时间序列预测

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基于深度学习和浅层学习算法的时间序列预测

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更新2021年7月24日

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希望你一切都好,
时间序列数据准备视频教程第1部分,
https://youtu.be/gKT8HSoJ0cE
代码和结果输出,第2部分,
https://youtu.be/G1kcWoXZE6A
-------||如果你喜欢,请喜欢并订阅我的频道||--------
CNN和LSTM网络的一些其他结果。
标准普尔500指数的月度收盘价
https://ibb.co/y5hHr71
红酒月销售1980年1月至1995年7月
https://ibb.co/4NLwqhM
每年我们事故
https://ibb.co/9Zw0brX
全球冰量
https://ibb.co/8xSt4Mg
您可以从此处(当前页面)下载代码的第一个版本:
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/69506-time-series-prediction
代码的第二个版本(未来预测与MLP和LSTM)从这里:
https://dataanalysisresearch.com/product/timeseriesprediction_lstm-m/
代码的第三个版本(MLP、LSTM和CNN的未来预测)如下:
https://dataanalysisresearch.com/product/timeseriesprediction_cnn_lstm/
这是我的网站,你可以从那里找到关于时间序列的有用信息:
并提出了C-LSTM与贝叶斯优化的混合算法
如果您有问题或者想要改进代码,请不要犹豫
给我发邮件:abolfazl。nejatian@gmail.com
最美好的祝福,
阿博法兹尔内贾田
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这也是
时间序列预测与贝叶斯超参数调谐
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/87137-lstm-time-series-prediction-with-bayesian-optimization
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引用作为

阿布Nejatian(2021)。时间序列预测(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/69506-time-series-prediction),MATLAB中央文件交换。恢复

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平台的兼容性
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