Python中利用LSTM模型进行时间序列预测分析的实现

查了很多资料自己编写的，在2018版matlab上可以完美运行，2014版之前的可能会报错

时间序列中的Arima模型的程序以及各种指标的验证

时间序列分析模型.ppt

ARIMA时间序列分析模型

可靠的方法去判断两个时间序列是否相似,截下来便可以使用k-NN算法进行分类。根据经验,最优解一般出现在k=1的时候。下面就利用DTW欧氏距离的1-NN算法。在该算法中,train是时间序列示例的训练集

通过分析股票的历史价格走势，可以利用LSTM模型预测股票的未来发展趋势。LSTM作为一种循环神经网络，能够处理非线性和时间序列数据，解决传统RNN模型在处理长时记忆问题上的不足。

正弦序列预测 使用LSTM模型，训练误差用tensorboard进行查看

时间序列分析-机器学习模型 时间序列分析-未来7个月的飞机乘客预测

首先、wt（小波分析）过滤噪声然后saes（自编码器）提取强特征最后用lstm进行学习训练

神经网络（NN）和长短时记忆（LSTM）是两种常见的方法，用于预测时间序列数据。通过使用这些模型，可以对过去的数据进行分析，并预测未来的数据趋势。NN和LSTM都是基于人工智能（AI）的技术，能够解决