多变量和单变量时间序列预测

利用深度学习和浅学习算法进行时间序列预测

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更新太阳,2021年11月28日07:57:11 +0000

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希望你一切都好,
时间序列数据准备视频教程第一部分,
https://youtu.be/gKT8HSoJ0cE
代码和结果输出,第2部分
Covid - 19数据集。
贝叶斯优化算法负责寻找最优LSTM参数。(带贝叶斯优化的LSTM)
比特币的预测
基于LSTM和贝叶斯超参数优化的混合卷积神经网络( CNN_LSTM_BO
空气质量数据集(多元数据集)
基于贝叶斯超参数优化的多元LSTM时间序列预测
-多变量输入和一个输出。
-多变量输入和多变量输出。
CNN和LSTM网络的一些其他结果
CNN和LSTM网络结果
标准普尔500指数月度收盘价
1980年1月至1995年7月澳大利亚红葡萄酒月销售量
美国年度事故
全球冰量
----------------- ||如果你喜欢,请点赞并订阅我的频道。|| -----------------
----------------- || 下载链接 || -----------------
第一个版本的代码在这里(当前页面):
代码的第二个版本( 利用MLP和LSTM进行未来预测 )从这里:
代码的第三个版本( 使用MLP, LSTM和CNN进行未来预测 )从这里:
带贝叶斯超参数调优的LSTM
多变量时间序列数据集的贝叶斯超参数LSTM
这是我的网站,你可以在那里找到关于时间序列的有用信息:
如果您有问题或想改进代码,请不要犹豫
给我发邮件:abolfazl.nejatian@gmail.com
最好的祝愿,
阿布Nejatian
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这也是
时间序列预测贝叶斯超参数调优
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/87137-lstm-time-series-prediction-with-bayesian-optimization

引用作为

Abolfazl Nejatian(2022)。多变量和单变量时间序列预测(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/69506-multivariate-and-univariate-time-series-prediction), MATLAB中央文件交换。检索

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平台的兼容性
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版本 发表 发布说明
1.3.94

添加了一些描述

1.3.93

添加了一些描述

1.3.92

修复了一些小错误

1.3.91

修复的小bug总数

就开始

增加了一些新的结果

1.3.8

增加了一些新的结果输出

1.3.7

编辑一些代码注释。

1.3.6

修复了一些小错误

1.3.5

修复小错误

1.3.4

更新新视频

1.3.3

修正了部分代码,添加了一些数据集

1.3.0

在工作区中保存输出数据。
修复一些小错误。

1.2.0

修复一些小错误

1.1.0

修复一些小泥沼

1.0.0