008 | 基于RNN和LSTM的贵州茅台股票开盘价预测
基于RNN和LSTM的贵州茅台股票开盘价预测 项目简介： 本项目旨在通过使用Tushare下载贵州茅台的股票数据，并基于这些历史数据，使用TensorFlow 2.0实现循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）来预测股票的开盘价。本项目提供了完整的数据获取、处理、模型构建和预测的流程。 项目步骤： 1. 数据获取 使用Tushare库获取贵州茅台的历史股票数据，包括开盘价、收盘价、最高价、...
基于BP神经网络的苦瓜生长含水量预测模型matlab仿真
0m 4.算法理论概述 BP（Back Propagation）神经网络是一种常用的前馈神经网络，广泛应用于模式识别、数据拟合、分类等领域。其核心思想是利用梯度下降法调整网络权值，最小化预测输出与实际输出之间的误差。BP神经网络通常由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成。假设有一个单隐藏层的BP神经网络，其结构可以用以下公式表示： 激活函数用于引入非线性特性，常见的激活函数...
009 | 上证50ETF基金数据分析及预测
项目背景 中国股市的发展历程坎坷，从最初的茫然到现在的逐步成熟，股市已经成为中国经济发展的重要标志之一。然而，当前中国股市仍存在投机行为过度和定价机制不完善等问题。为更好地理解和预测股市走势，本项目聚焦于上证50ETF基金的历史数据分析和未来走势预测。 项目目标 获取并处理上证50ETF基金的历史数据。 通过分析股票指标，探讨其与基金价格变化的关系。 应用多种时间序列预测模型（如LSTM, GRU,...
【MATLAB源码-第244期】基于MATLAB的BP神经网络语音特征信号分类，输出原信号与预测信号对比图以及预测误差和正确率。
速训练过程并避免陷入局部最优。 训练完成后，我们将测试数据归一化并输入到训练好的BP神经网络中，通过前向传播计算得到分类结果。然后，我们将网络输出的概率值转化为具体的类别，进行分类结果的分析。通过对比预测类别与实际类别，我们可以计算分类的准确率和误差。 为了直观地展示分类结果，我们绘制了预测类别与实际类别的对比图，通过图形可以清楚地看到模型的分类效果和分类错误的情况。此外，我们还绘制了误差图，展示每个...
R语言大尺度空间数据分析模拟预测及可视化：地统计与空间自相关、空间数据插值、机器学习空间预测、空间升降尺度、空间模拟残差订正、空间制图等
及数据挖掘关键技术 专题二 R语言空间数据高级处理技术 专题三 R语言多维时空数据处理技术、数据清洗整合和时间序列分析 专题四 R语言地统计与空间自相关、空间插值方法 专题五 R语言机器学习与空间模型预测及不确定性评估 专题六 R语言空间尺度转换技术及机器学习方法应用 专题七 R语言空间制图一 专题八 R语言空间做图二 更多应用 大尺度空间模拟预测和数字制图技术和不确定性分析广泛应用于高分SCI论文之...
基于Python的河南省天气数据分析与空气质量预测研究【含数据抓取与数据库自动存储】
抓取天气网站 以下是部分代码展示 import matplotlib.pyplot as plt # 设置中文字体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 不使用中文减号plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'FangSong' # 设置字体为仿宋（FangSong） import pandas as pd file_...
AI在医学领域：通过声纹特征来预测血糖水平
半连续的血糖水平信息，通过专用算法从组织间液葡萄糖水平推断血糖浓度。尽管CGM具有优势，但仍存在局限性，如成本、准确性、半侵入性质及定期校准需求。 本文提出了一个创新的方法，即利用语音分析来预测血糖水平。血糖水平的波动会影响声带和喉部软组织的弹性，进而影响声音的物理特性。通过分析语音信号的变化，可以建立与血糖水平之间的相关性。 1 材料及方法 1.1 数据收集及分类 参与者招募： 共招募了 ...
决策支持系统：智能化决策的核心要点｜DSS｜数据｜模型｜界面｜模拟｜预测｜知识库
概念 1.1 什么是决策支持系统 1.2 决策支持系统的发展背景 1.3 决策支持系统的分类 2. 决策支持系统的功能 2.1 数据管理功能 2.2 模型管理功能 2.3 界面管理功能 2.4 模拟和预测功能 3. 决策支持系统的特点 3.1 互动性 3.2 集成性 3.3 灵活性 3.4 扩展性 4. 决策支持系统的组成 4.1 数据库管理系统 4.2 模型库管理系统 4.3 用户界面 4.4 知识...
【BP回归预测】基于雾凇算法优化BP神经网络RIME-BP多输入多输出预测附Matlab代码
🔥 内容介绍 BP神经网络因其强大的非线性映射能力，在多输入多输出预测领域得到了广泛应用。然而，传统的BP神经网络易陷入局部最优，收敛速度慢，且对初始权值和阈值敏感。针对这些问题，本文提出了一种基于雾凇算法优化BP神经网络的RIME-BP模型。该模型通过引入雾凇算法优化BP神经网络的权值和阈值，有效提升了网络的预测精度和收敛速度，并降低了对初始参数的敏感性。通过对实际数据的预测实验，验证了RIME-...
基于双向长短期神经网络BILSTM的容量预测，基于BILSTM的回归分析
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM的原理 BILSTM的可下调容量预测 结果分析 展望 参考论文 背影 传统的方法可调容量预测准确率低，为提高精度，本文用BILSTM进行预测 摘要 LSTM原理，BILSTM原理，MATALB编程的BILSTM容量预测 LSTM的基本定义 LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LST...