接上文，本文介绍了CNN-LSTM模型实现单、多变量多时间步预测的家庭用电量预测任务。
文章目录1.CNN-LSTM1.1CNN模型1.2完整代码1.CNN-LSTM1.1CNN模型卷积神经网络（CNN）可用作编码器-解码器结构中的编码器。
CNN不直接支持序列输入；
相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。
然后可以由LSTM解码器解释这些内容。
CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型，在编码器-解码器结构中一起使用。
CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，虽然将多个特征作为不同的通道读取，但效果相同。
为简化示例，重点放在具有单变量输
文章目录1.CNN-LSTM1.1CNN模型1.2完整代码1.CNN-LSTM1.1CNN模型卷积神经网络（CNN）可用作编码器-解码器结构中的编码器。
CNN不直接支持序列输入；
相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。
然后可以由LSTM解码器解释这些内容。
CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型，在编码器-解码器结构中一起使用。
CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，虽然将多个特征作为不同的通道读取，但效果相同。
为简化示例，重点放在具有单变量输
2023/3/5 21:30:23
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时间序列是按时间顺序陈列的、随时间变化且相互关联的数据序列。
分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。
代码
分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。
代码
2023/2/23 7:10:21
488KB
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压缩包内含：基于LSTM的股票价格预测_数据+代码+报告，可以最为数据挖掘的大作业。
股票作为人民金融投资的普遍方式，如何在股票中赚钱成为股民的共同目标。
要想在股票买卖中赚钱便要掌握股票的走势，因此股票价格预测工作引起社会及学术界的广泛关注。
股票的走势随市场变动，而且受诸多因素影响，如国际环境，政策变化，行业发展，市场情绪等等，这使得股民很难预测股票的走势。
理论上，根据股票以往的价格走势，可以预测股票的未来走势。
因为股票预测是高度非线性的，这就要预测模型要能够处理非线性问题，并且，股票具有时间序列的特性，因此适合用循环神经网络对股票进行预测。
虽然循环神经网络（RNN），允许信息的持久化，然而，一般的RNN模型对具备长记忆性的时间序列数据刻画能力较弱，在时间序列过长的时候，因为存在梯度消散和梯度爆炸现象RNN训练变得非常困难。
Hochreiter和Schmidhuber提出的长短期记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）模型在RNN结构的基础上进行了改造，从而解决了RNN模型无法刻画时间序列长记忆性的问题。
因此，本文基于LSTM实现一个股票价格预测模型。
股票作为人民金融投资的普遍方式，如何在股票中赚钱成为股民的共同目标。
要想在股票买卖中赚钱便要掌握股票的走势，因此股票价格预测工作引起社会及学术界的广泛关注。
股票的走势随市场变动，而且受诸多因素影响，如国际环境，政策变化，行业发展，市场情绪等等，这使得股民很难预测股票的走势。
理论上，根据股票以往的价格走势，可以预测股票的未来走势。
因为股票预测是高度非线性的，这就要预测模型要能够处理非线性问题，并且，股票具有时间序列的特性，因此适合用循环神经网络对股票进行预测。
虽然循环神经网络（RNN），允许信息的持久化，然而，一般的RNN模型对具备长记忆性的时间序列数据刻画能力较弱，在时间序列过长的时候，因为存在梯度消散和梯度爆炸现象RNN训练变得非常困难。
Hochreiter和Schmidhuber提出的长短期记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）模型在RNN结构的基础上进行了改造，从而解决了RNN模型无法刻画时间序列长记忆性的问题。
因此，本文基于LSTM实现一个股票价格预测模型。
2023/2/23 2:23:41
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太阳能发电厂时间序列分析关于数据集该项目使用的太阳能发电厂发电数据集。
Kaggle说明“这项数据是在34天的时间内在印度的两家太阳能发电厂收集的。
它有两对文件-每对都有一个发电数据集和一个传感器读数数据集。
在逆变器级别收集发电数据集-每个逆变器都附有多条太阳能电池板线。
天气传感器数据是在工厂级别收集的-在工厂中最佳放置了单个传感器阵列。
”生成器数据字段（来自Kaggle的说明）DATE_TIME-每个观察的日期和时间。
每隔15分钟记录一次观察结果。
PLANT_ID-植物ID-这对于整个文件都是通用的SOURCE_KEY-此文件中的源密钥代表逆变器ID。
DC_POWER[kW]-在这15分钟的时间间隔内，逆变器产生的DC功率（source_key）。
单位。
AC_POWER[kW]-在这15分钟的时间间隔内，逆变器产生的交流电（source_key
Kaggle说明“这项数据是在34天的时间内在印度的两家太阳能发电厂收集的。
它有两对文件-每对都有一个发电数据集和一个传感器读数数据集。
在逆变器级别收集发电数据集-每个逆变器都附有多条太阳能电池板线。
天气传感器数据是在工厂级别收集的-在工厂中最佳放置了单个传感器阵列。
”生成器数据字段（来自Kaggle的说明）DATE_TIME-每个观察的日期和时间。
每隔15分钟记录一次观察结果。
PLANT_ID-植物ID-这对于整个文件都是通用的SOURCE_KEY-此文件中的源密钥代表逆变器ID。
DC_POWER[kW]-在这15分钟的时间间隔内，逆变器产生的DC功率（source_key）。
单位。
AC_POWER[kW]-在这15分钟的时间间隔内，逆变器产生的交流电（source_key
2023/2/20 6:19:33
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本书简明扼要地介绍了时间序列及其相关领域的基本概念和基本理论，对ARMA序列预测、时间序列的统计分析、时间序列的时频分析和时间序列的小波变换等给出了有关分析计算方法，结合MATLAB编程应用，介绍了MATLAB时间序列分析有关函数的功能和用法，阐述了如何利用这些函数处理工程应用中的问题。
本书侧重应用，在介绍基本概念和基本理论时，重在介绍其物理背景和应用背景，避开了繁复的理论推导和中间过程。
借助本书，一般学者不需要具有太多的理论基础就能对工作、学习中涉及到的时间序列进行分析处理。
本书适合作为理工科高等院校研究生、本科生教学用书，也可作为全国大学生数学建模竞赛辅导用书以及广大科研、工程技术人员的自学用书。
本书侧重应用，在介绍基本概念和基本理论时，重在介绍其物理背景和应用背景，避开了繁复的理论推导和中间过程。
借助本书，一般学者不需要具有太多的理论基础就能对工作、学习中涉及到的时间序列进行分析处理。
本书适合作为理工科高等院校研究生、本科生教学用书，也可作为全国大学生数学建模竞赛辅导用书以及广大科研、工程技术人员的自学用书。
2023/2/9 7:06:27
6.93MB
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该文档包括混沌时间序列预测模型研讨硕士论文及预测模型的原型系统（Matlab编程），论文部分详细阐述了预测模型构建等方面研讨。
2023/2/6 6:36:13
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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