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基于长短期记忆循环神经网络的股票风险预测方法与系统

一背景

1.1股票风险预测

股票投资具有相当高的风险性，如何预测股票下行风险，从而制定合理的投资组合策略，具有重要的实际意义。股票风险一般可用波动率来衡量，传统方法利用历史数据来构造模型预测未来波动率，如ARCH模型和GARCH模型。这一方法假设金融数据是稳态随机过程，因而未来风险与历史风险在统计意义上一致。这一假设显然过于粗糙，因为不论是市场环境还是股票发行者的经营状况都会随着时间发生显著变化，用历史数据对未来进行预测本身具有极大风险。为提高风险预测的准确性和实时性，需要在基于历史数据建模的同时，快速学习当前市场和标的股票的动态特性。本发明提出利用长短期记忆循环神经网络来实现这一方案。

1.2长短期记忆循环神经网络

循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN) 是处理序列数据的有力工具。传统神经网络模型假设输入到网络中的各个数据片段是互相独立的，因而无法对时间序列数据进行建模。在循环神经网络中，一个序列当前的输出不仅依赖于当前输入，同时也依赖前一时刻的网络状态，这意味着这一网络可以对历史输入信息和系统状态信息进行记忆，并基于当前网络所处的状态计算当前输出。循环神经网络通过在隐藏层节点间加入反馈回路来实现，如下图所示，其中左侧图表示网络的拓朴结构，右侧图表示按时间序展列开后的网络（T表示输入序列长度）。

(a) 网络结构(b) 按时间序列展开后的等价网络

图1. 循环神经网络

图2. 基于LSTM的RNN模型

在基于LSTM的RNN中，每个隐层节点由一个LSTM构成。每个LSTM接收一个输入，给出一个输出，并在一个记忆单元中记住当前系统状态。不同于传统RNN，LSTM引入了三个门变量，如下所示：

1）输入门：表示是否允许信息加入到记忆单元中。如果该值为1（门开），则允许输入，如果为0（门关），则不允许，这样就可以摒弃掉一些无用的输入信息。

2）遗忘门：表示是否保留当前隐层节点存储的历史信息，如果该值为1（门开），则保留，如果为0（门关），则清空当前节点所存储的历史信息。

3）输出门：表示是否将当前节点输出值是否输出给下一层（下一个隐层或者输出层），如果该值为1（门开），则当前节点的输出值将作用于下一层，如果为0（门关），则丢弃该信息。

1.3 金融数据的可预测性

20世纪年代以来，金融计量学者开始关注金融序列是否具有长记忆性的问题。现有的国内外文献研究发现，成熟开放的股票市场收益不存在显著的长记忆性，但在一些新兴的证券市场这一特征却比较明显。时间序列的长期记忆性是指收益率序列的自相关函数既不是按

指数速度迅速地衰减，也不是按线性速度缓慢地衰减，而是按负幂指数双曲线速度下降，也就是说相隔较远的时间间隔观测值之间仍具有一定的自相关性，历史事件在较长时期内仍会对未来产生影响，但这种影响是有限的。

时间序列具有长记忆性的精确定义可表述为：对平稳时间序列{X t}，如果存在常数C>0和d<0.5，其自协方差函数r(k)=E[(X t-μ)(X t+k-μ)]具有如下特征：当k→∞时，|r(k)|~C|k|2d-1, 则称时间序列{X t}具有长记忆性。

传统的历史波动率预测方法，比如Garch族模型，只能拟合波动率有限个滞后阶数的时间序列，即只能对具有短记忆特性的信号建模。

三发明要点

1．利用RNN-LSTM对历史信息的记忆能力，用来学习股票数据中长记忆性特征，并将其应用于股票数据的波动率预测中。

2．利用RNN-LSTM在线学习的能力，通过每天输入最新数据更新RNN-LSTM模型，使模型遗忘过久的历史信息，反应市场和标的股票的当前状态，提高波动率预测准确性。

3．利用RNN-LSTM多因子建模能力（如每天收盘时当天的波动率、收益率、成交量和当前季度的GDP等），解决了传统波动率预测模型中仅考虑往期波动率这一种因子的局限性。

图3. 基于RNN-LSTM 的波动率预测方法

图3给出了基于RNN-LSTM波动率预测方法的模型结构图，图4 给出将隐藏层展

开后的模型结构图。在该系统中，输入为每天收盘时的波动率、收益率、成交量和

当前季度的gdp，依此预测得到第二天的预测波动率。到第二天收盘时,基于真实的

波动率和预测波动率的误差对模型进行更新，并用来预测下一天的波动率。这一预

测-更新循环往复，一方面历史信息得以较长时间内对未来预测产生影响，另一方

面新的信息会逐渐取代旧的信息，使系统一直反映最新的市场状态。

图4. RNN-LSTM一次波动率预测过程

四. 系统实现

4.1 系统结构

系统选择四个输入结点，分别对前一天收盘时该股票的波动率，收益率、成交量和当前季度的GDP, 输出对应下一天该股票波动率的预测值。中间隐藏层包括20个LSTM单元，结构如图（4）所示。

4.2 系统运行策略

(1) 系统初始化：在t=0时刻，随机初化RNN-LSTM网络参数，并将各LSTM单元置零。

(2) t时刻，输入t-1时刻获得的各个因子，通过RNN-LSTM网络计算t时刻波动率的预测值。由预测所得波动率值控制投资风险。

(3) 基于t时刻波动率的真值与t时刻波动率预测值的差值，利于BP算法列新RNN-LSTM网络参数。

(4) t=t+1, 返回(2)

图5给出该系统动态在线预测和更新流程。

初始化RNN-LSTM

(t=0)

风险控制t=t+1

图5. RNN-LSTM股票风险控制系统运行流程

基于Bp神经网络的股票预测

基于B p神经网络的股票预测 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】

(完整word版)模糊神经网络的预测算法在嘉陵江水质评测中的应用2

模糊神经网络的预测算法 ——嘉陵江水质评价一、案例背景 1、模糊数学简介模糊数学是用来描述、研究和处理事物所具有的模糊特征的数学，“模糊”是指他的研究对象，而“数学”是指他的研究方法。模糊数学中最基本的概念是隶属度和模糊隶属度函数。其中，隶属度是指元素μ属于模糊子集f的隶属程度，用μf(u)表示，他是一个在[0,1]之间的数。μf(u)越接近于0，表示μ属于模糊子集f的程度越小；越接近于1，表示μ属于f的程度越大。模糊隶属度函数是用于定量计算元素隶属度的函数，模糊隶属度函数一般包括三角函数、梯形函数和正态函数。 2、T-S模糊模型 T-S模糊系统是一种自适应能力很强的模糊系统，该模型不仅能自动更新，还能不断修正模糊子集的隶属函数。T-S模糊系统用如下的“if-then”规则形式来定义，在规则为R i 的情况下，模糊推理如下： R i:If x i isA1i,x2isA2i,…x k isA k i then y i =p0i+p1i x+…+p k i x k 其中，A i j为模糊系统的模糊集；P i j(j=1,2,…,k)为模糊参数；y i为根据模糊规则得到的输出，输出部分（即if部分）是模糊的，输出部分（即then部分）是确定的，该模糊推理表示输出为输入的线性组合。假设对于输入量x=[x1,x2,…,x k]，首先根据模糊规则计算各输入变量Xj的隶属度。 μA i j=exp(-(x j-c i j)/b i j)j=1,2,…,k;i=1,2,…,n式中，C i j，b i j分别为隶属度函数的中心和宽度；k为输入参数数；n为模糊子集数。将各隶属度进行模糊计算，采用模糊算子为连乘算子。 ωi=μA1j（x1）*μA2j（x2）*…*μA k j i=1,2,…,n 根据模糊计算结果计算模糊型的输出值y i。 Y I=∑n i=1ωi(P i0+P i1x1+…+P i k xk)/ ∑n i=1ωi 3、T-S模糊神经网络模型 T-S模糊神经网络分为输入层、模糊化层、模糊规则计划层和输出层四层。输入层与输入向量X I连接，节点数与输入向量的维数相同。模糊化层采用隶属度函数对输入值进行模

数学建模神经网络预测模型及程序

年份 (年) 1(1988) 2(1989) 3(1990) 4(1991) 5(1992) 6(1993) 7(1994) 8(1995) 实际值 (ERI) 年份 (年) 9(1996) 10(1997) 11(1998) 12(1999) 13(2000) 14(2001) 15(2002) 16(2003) 实际值 (ERI) BP 神经网络的训练过程为: 先用1988 年到2002 年的指标历史数据作为网络的输入,用1989 年到2003 年的指标历史数据作为网络的输出,组成训练集对网络进行训练,使之误差达到满意的程度,用这样训练好的网络进行预测. 采用滚动预测方法进行预测:滚动预测方法是通过一组历史数据预测未来某一时刻的值,然后把这一预测数据再视为历史数据继续预测下去,依次循环进行,逐步预测未来一段时期的值. 用1989 年到2003 年数据作为网络的输入,2004 年的预测值作为网络的输出. 接着用1990 年到2004 年的数据作为网络的输入,2005 年的预测值作为网络的输出.依次类推,这样就得到2010 年的预测值。目前在BP 网络的应用中,多采用三层结构. 根据人工神经网络定理可知,只要用三层的BP 网络就可实现任意函数的逼近. 所以训练结果采用三层BP模型进行模拟预测. 模型训练误差为,隐层单元数选取8个,学习速率为,动态参数,Sigmoid参数,最大迭代次数3000.运行3000次后,样本拟合误差等于。 P=[。。。];输入T=[。。。];输出 % 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights={1,1} inputbias={1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights={2,1} layerbias={2} % 设置训练参数 = 50; = ; = ; = 10000; = 1e-3;

神经网络长短期记忆(LSTM)简介

0. 从RNN说起循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。 1. 普通RNN 先简单介绍一下一般的RNN。其主要形式如下图所示：这里： x为当前状态下数据的输入，h表示接收到的上一个节点的输入。 y为当前节点状态下的输出，而h/为传递到下一个节点的输出。通过上图的公式可以看到，输出h'与x和h的值都相关。而y则常常使用h'投入到一个线性层（主要是进行维度映射）然后使用softmax进行分类得到需要的数据。对这里的y如何通过h'计算得到往往看具体模型的使用方式。通过序列形式的输入，我们能够得到如下形式的RNN。

2. LSTM 2.1 什么是LSTM 长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 LSTM结构（图右）和普通RNN的主要输入输出区别如下所示。

相比RNN只有一个传递状态h t，LSTM有两个传输状态，一个c t（cell state），和一个h t（hidden state）。（Tips：RNN中的h t对于LSTM 中的c t）其中对于传递下去的c t改变得很慢，通常输出的c t是上一个状态传过来的c t-1加上一些数值。而h t则在不同节点下往往会有很大的区别。 2.2 深入LSTM结构下面具体对LSTM的内部结构来进行剖析。首先使用LSTM的当前输入x t和上一个状态传递下来的h t-1拼接训练得到四个状态。其中，z f，z i，z o是由拼接向量乘以权重矩阵之后，再通过一个sigmoid激活函数转换成0到1之间的数值，来作为一种门控状态。而z则是将结果通过一个tanh激活函数将转换成-1到1之间的值（这里使用tanh是因为这里是将

基于BP神经网络预测模型指南

基于ＢＰ神经网络的国际黄金价格预测模型公文易文秘资源网顾孟钧张志和陈友2009-1-2 13:35:26我要投稿添加到百度搜藏 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。 [关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化一、引言自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20 世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。二、影响因素刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。三、模型构建

长短时记忆神经网络模型(LSTM)简介

5.1.1 LSTM模型概述长短时记忆网络是一种深度学习方法，目前是机器学习领域中应用最广泛的模型，并在科技领域有了众多应用。在2015年，谷歌通过LSTM模型大幅提升了安卓手机和其他设备中语音识别的能力，之后谷歌使用LSTM 的范围更加广泛，它可以自动回复电子邮件，生成图像字幕，同时显著地提高了谷歌翻译的质量；苹果的iPhone 也在QucikType和Siri中使用了LSTM；微软不仅将LSTM用于语音识别，还将这一技术用于虚拟对话形象生成和编写程序代码等等[56]。 LSTM算法全称为Long short-term memory，最早由Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber于1997年提出[57]，是一种特定形式的循环神经网络（RNN，Recurrent neural network，），而循环神经网络是一系列能够处理序列数据的神经网络的总称。RNN在处理时间序列上距离较远的节点时会发生梯度膨胀和梯度消失的问题，为了解决RNN的这个问题，研究人员提出基于门限的RNN（Gated RNN），而LSTM就是门限RNN中应用最广泛的一种，LSTM通过增加输入门（Input Gate），输出门（Ouput Gate）和遗忘门（Forget Gate），使得神经网络的权重能够自我更新，在网络模型参数固定的情况下，不同时刻的权重尺度可以动态改变，从而能够避免梯度消失或者梯度膨胀的问题。LSTM的结构中每个时刻的隐层包含了多个记忆单元（Memory Blocks），每个单元（Block）包含了多个记忆细胞（Memory Cell），每个记忆细胞包含一个细胞（Cell）和三个门（Gate）[58]，一个基础的LSTM结构示例如图5- 1所示：

基于长短期记忆循环神经网络的股票风险预测方法与系统

基于长短期记忆循环神经网络的股票风险预测方法与系统一背景 1.1股票风险预测股票投资具有相当高的风险性，如何预测股票下行风险，从而制定合理的投资组合策略，具有重要的实际意义。股票风险一般可用波动率来衡量，传统方法利用历史数据来构造模型预测未来波动率，如ARCH模型和GARCH模型。这一方法假设金融数据是稳态随机过程，因而未来风险与历史风险在统计意义上一致。这一假设显然过于粗糙，因为不论是市场环境还是股票发行者的经营状况都会随着时间发生显著变化，用历史数据对未来进行预测本身具有极大风险。为提高风险预测的准确性和实时性，需要在基于历史数据建模的同时，快速学习当前市场和标的股票的动态特性。本发明提出利用长短期记忆循环神经网络来实现这一方案。 1.2长短期记忆循环神经网络循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN) 是处理序列数据的有力工具。传统神经网络模型假设输入到网络中的各个数据片段是互相独立的，因而无法对时间序列数据进行建模。在循环神经网络中，一个序列当前的输出不仅依赖于当前输入，同时也依赖前一时刻的网络状态，这意味着这一网络可以对历史输入信息和系统状态信息进行记忆，并基于当前网络所处的状态计算当前输出。循环神经网络通过在隐藏层节点间加入反馈回路来实现，如下图所示，其中左侧图表示网络的拓朴结构，右侧图表示按时间序展列开后的网络（T表示输入序列长度）。 (a) 网络结构(b) 按时间序列展开后的等价网络图1. 循环神经网络

图1所示的RNN结构可以记忆历史信息，但记忆时间极短，一般不超过5个输入。为解决这一问题，人们提出基于长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）的RNN网络。这一网络引入若干个阈值变量来控制记忆被刷新的速度。如图2所示，其中左侧图是RNN 的基本框架，右侧图是一个代表隐藏节点的LSTM。图2. 基于LSTM的RNN模型在基于LSTM的RNN中，每个隐层节点由一个LSTM构成。每个LSTM接收一个输入，给出一个输出，并在一个记忆单元中记住当前系统状态。不同于传统RNN，LSTM引入了三个门变量，如下所示： 1）输入门：表示是否允许信息加入到记忆单元中。如果该值为1（门开），则允许输入，如果为0（门关），则不允许，这样就可以摒弃掉一些无用的输入信息。 2）遗忘门：表示是否保留当前隐层节点存储的历史信息，如果该值为1（门开），则保留，如果为0（门关），则清空当前节点所存储的历史信息。 3）输出门：表示是否将当前节点输出值是否输出给下一层（下一个隐层或者输出层），如果该值为1（门开），则当前节点的输出值将作用于下一层，如果为0（门关），则丢弃该信息。 1.3 金融数据的可预测性 20世纪年代以来，金融计量学者开始关注金融序列是否具有长记忆性的问题。现有的国内外文献研究发现，成熟开放的股票市场收益不存在显著的长记忆性，但在一些新兴的证券市场这一特征却比较明显。时间序列的长期记忆性是指收益率序列的自相关函数既不是按

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍标签：递归神经网络RNN神经网络LSTMCW-RNN 2015-09-23 13:24 25873人阅读评论(13) 收藏举报分类：数据挖掘与机器学习（23）版权声明：未经许可, 不能转载目录(?)[+]循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍这篇文章很多内容是参考： https://www.wendangku.net/doc/697204430.html,/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introd uction-to-rnns/，在这篇文章中，加入了一些新的内容与一些自己的理解。循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。但是，目前网上与RNNs有关的学习资料很少，因此该系列便是介绍RNNs的原理以及如何实现。主要分成以下几个部分对RNNs进行介绍： 1. RNNs的基本介绍以及一些常见的RNNs(本文内容)； 2. 详细介绍RNNs中一些经常使用的训练算法，如Back Propagation Through Time(BPTT)、Real-time Recurrent Learning(RTRL)、Extended Kalman Filter(EKF)等学习算法，以及梯度消失问题(vanishing gradient problem) 3. 详细介绍Long Short-Term Memory(LSTM，长短时记忆网络)；

基于神经网络的股票价格走势预测及其MATLAB实现——论文

基于神经网络的股票价格走势预测及其MATLAB实现摘要伴随着我国经济的高速发展和广大投资者日益旺盛的需求，股票投资已经成为一种常见的投资手段，而股票价格预测也逐渐成为广大投资者关心和研究的重点问题。股票价格的波动是一个高度复杂化的非线性动态系统，其本身具有诸如大规模数据、噪声、模糊非线性等特点。针对这些特点本文在深入分析股票市场实际预测中所面临的关键问题和比较各种已有的股票预测方法的基础上，探讨运用神经网络这一人工智能工具，研究基于历史数据分析的股票预测模型。神经网络是建立在对大规模的股票历史数据的学习仿真的基础上，运用黑盒预测方式找出股市波动的内在规律，并通过将其存储在网络的权值、阈值中，以此来预测未来短期或是中长期的价格走势。关键字：神经网络，股票，预测，MATLAB工具箱 ABSTRACT Along with the economy growth and increasingly strong demand of many investors in our country, stock has become a common means of investment, and stock price forecast has greatly been one of the focuses of study topic. The change of stock price is a highly complicated nonlinear dynamic system, itself has many characteristics such as massive data, noise, fuzzy and nonlinear. This article analyses the key issues being existent in the real stock market prediction and compares various existing stock forecasting methods. We will try to research on stock price prediction model based on a neural network with huge historical data. Neural network is based on studying massive historical data, uses the black box of forecasting ways to find the internal disciplinarian of stock market, and stores them in the weights and valves values of the neural network for predicting the short-term or long-term trend in the future. KEYWORD：Neural networks, Stock, prediction, MATLAB toolbox

基于长短期记忆网络的黄金价格预测

Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2020, 9(6), 871-880 Published Online June 2020 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/697204430.html,/journal/aam https://https://www.wendangku.net/doc/697204430.html,/10.12677/aam.2020.96104 Gold Price Prediction Based on Long Short-Term Memory Network Ming Yan1*, Dongxi Li2 1School of Mathematics, Taiyuan University of Technology, Jinzhong Shanxi 2School of Big Data, Taiyuan University of Technology, Jinzhong Shanxi Received: May 28th, 2020; accepted: Jun. 12th, 2020; published: Jun. 19th, 2020 Abstract Accurate prediction of gold price is helpful for investors to understand the gold market and pro-vide scientific and effective reference for them to make correct investment decisions. Therefore, it is particularly important to improve the prediction accuracy of gold price. This paper presents a gold price forecasting method based on Long Short-term memory network (LSTM) model. This method combines the gold price data, uses LSTM model to generate training model, and finally realizes the prediction of gold price. The results show that this method is feasible and effective, and has higher prediction accuracy than BP neural network and SVR intelligent prediction. Keywords Gold Price, Long Short-Term Memory Network (LSTM), Short-Term Prediction, Long-Term Prediction 基于长短期记忆网络的黄金价格预测闫铭1*，李东喜2 1太原理工大学数学学院，山西晋中 2太原理工大学大数据学院，山西晋中收稿日期：2020年5月28日；录用日期：2020年6月12日；发布日期：2020年6月19日摘要精确的预测黄金价格，有助于投资者了解黄金市场的行情，并对他们做出正确的投资决策提供了科学有效的参考，因此，提高黄金价格的预测精度显得尤为重要。本文提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM) *通讯作者。

多层循环神经网络在动作识别中的应用

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2020, 10(6), 1277-1285 Published Online June 2020 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/697204430.html,/journal/csa https://https://www.wendangku.net/doc/697204430.html,/10.12677/csa.2020.106132 Multilayer Recurrent Neural Network for Action Recognition Wei Du North China University of Technology, Beijing Received: Jun. 8th, 2020; accepted: Jun. 21st, 2020; published: Jun. 28th, 2020 Abstract Human action recognition is a research hotspot of computer vision. In this paper, we introduce an object detection model to typical two-stream network and propose an action recognition model based on multilayer recurrent neural network. Our model uses three-dimensional pyramid di-lated convolution network to process serial video images, and combines with Long Short-Term Memory Network to provide a pyramid convolutional Long Short-Term Memory Network that can analyze human actions in real-time. This paper uses five kinds of human actions from NTU RGB + D action recognition datasets, such as brush hair, sit down, stand up, hand waving, falling down. The experimental results show that our model has good accuracy and real-time in the aspect of monitoring video processing due to using dilated convolution and obviously reduces parameters. Keywords Action Recognition, Dilated Convolution, Long Short-Term Memory Network, Deep Learning 多层循环神经网络在动作识别中的应用杜溦北方工业大学，北京收稿日期：2020年6月8日；录用日期：2020年6月21日；发布日期：2020年6月28日摘要人体动作识别是目前计算机视觉的一个研究热点。本文在传统双流法的基础上，引入目标识别网络，提出了一种基于多层循环神经网络的人体动作识别算法。该算法利用三维扩张卷积金字塔处理连续视频图

短期风电功率的长短期记忆网络预测方法研究毕业设计任务书

毕业设计（论文）任务书信息与电气工程学院院电工电子基础系（教研室）系（教研室）主任:（签名）年月日学生姓名:学号:专业:电气工程及其自动化 1 设计（论文）题目及专题：短期风电功率的长短期记忆网络预测方法研究 2 学生设计（论文）时间：自 2020年1月9日开始至 2020年5月 25日止 3 设计（论文）所用资源和参考资料： [1] 方江晓. 短期风速和风电功率预测模型的研究[D]. 北京交通大学, 2011. [2] 蔡祯祺.基于数值天气预报NWP修正的BP神经网络风电功率短期预测研究[D]. 浙江大学, 2012. [3] 王慧莹, 吴亮红, 梅盼盼, 等. 果蝇优化广义神经网络的风电功率短期预测[J]. 电子测量与仪器学报, 2019, 33(6): 177-183. [4] 琚垚, 祁林, 刘帅. 基于改进乌鸦算法和ESN神经网络的短期风电功率预测[J]. 电力系统保护与控制, 2019, 47(04):64-70. [5] 孙驷洲, 付敬奇, 朱峰. CGAQPSO优化LSSVM短期风电预测[J]. 电子测量与仪器学报, 2016(11): 1718-1725. [6] 陈祖成. 基于改进深度置信网络的风电场短期功率组合预测研究[D].石家庄铁道大学,2019. [7] 严干贵,宋薇,杨茂等. 风电场风功率实时预测效果综合评价方法[J]. 电网与清洁能源, 2012,28（5）:1-6. [8] T.Nielsen, H.Madsen. WPPT-atool for wind power prediction[C]. EWEA Special Topic Conference, Kassel, 2000:1-5. [9] 孟勇. 风电功率预测系统的研究与开发[D].天津大学, 2010. [10] 刘建伟,王园方,罗雄麟.深度记忆网络研究进展[J].计算机学报,2020:1-52. 4 设计（论文）应完成的主要内容：（1）风电预测技术发展概述；（2）风电功率预测数据处理技术；（3）长短时记忆网络原理；（4）基于长短时记忆网络的风电功率预测；（5）实验结果分析。

【原创】python利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析数据分析报告论文(附代码数据)

咨询QQ：3025393450 有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：https://www.wendangku.net/doc/697204430.html,/datablog 利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析数据分析报告此示例中，使用LSTM神经网络使用2011年4月至2013年2月之间的数据来预测都柏林市议会市政办公室的能源消耗。原始数据集可从https://www.wendangku.net/doc/697204430.html,.ie获得。数据处理假设以15分钟为间隔显示数据，则通过汇总原始数据集中包含的15分钟间隔中每天的消耗量，并形成数据集矩阵以允许指定的滞后时间，来创建每日数据在时间t 减少了电力消耗。从数据集中删除NA值以及不相关的列。这是原始数据的示例：首先，形成相关的数据集矩阵以使用LSTM模型进行处理：数据集矩阵 # Form dataset matrix def create_dataset(dataset, previous=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-previous-1): a = dataset[i:(i+previous), 0] dataX.append(a)

咨询QQ：3025393450 有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：https://www.wendangku.net/doc/697204430.html,/datablog dataY.append(dataset[i + previous, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) 然后，将原始格式的数据相应地清除：数据清理 # fix random seed for reproducibility np.random.seed(7) # load dataset df = read_csv('dccelectricitycivicsblocks34p20130221-1840.csv', engine='python', skipfooter=3) df2=df.rename(columns=df.iloc[0]) df3=df2.drop(df.index[0]) df3 df3.drop(df3.index[0]) df4=df3.drop('Date', axis=1) df5=df4.drop('Values', axis=1) df5 df6=df5.dropna() df7=df6.values df7 dataset=np.sum(df7, axis=1, dtype=float) dataset 现在，这是一个经过修改的numpy数组，显示了每天的总用电量（从模型中删除了NA）：

循环神经网络注意力的模拟实现

循环神经网络注意力的模拟实现我们观察PPT的时候，面对整个场景，不会一下子处理全部场景信息，而会有选择地分配注意力，每次关注不同的区域，然后将信息整合来得到整个的视觉印象，进而指导后面的眼球运动。将感兴趣的东西放在视野中心，每次只处理视野中的部分，忽略视野外区域，这样做最大的好处是降低了任务的复杂度。深度学习领域中，处理一张大图的时候，使用卷积神经网络的计算量随着图片像素的增加而线性增加。如果参考人的视觉，有选择地分配注意力，就能选择性地从图片或视频中提取一系列的区域，每次只对提取的区域进行处理，再逐渐地把这些信息结合起来，建立场景或者环境的动态内部表示，这就是本文所要讲述的循环神经网络注意力模型。怎么实现的呢？把注意力问题当做一系列agent决策过程，agent可以理解为智能体，这里用的是一个RNN 网络，而这个决策过程是目标导向的。简要来讲，每次agent只通过一个带宽限制的传感器观察环境，每一步处理一次传感器数据，再把每一步的数据随着时间融合，选择下一次如何配置传感器资源；每一步会接受一个标量的奖励，这个agent的目的就是最大化标量奖励值的总和。下面我们来具体讲解一下这个网络。如上所示，图A是带宽传感器，传感器在给定位置选取不同分辨率的图像块，大一点的图像块的边长是小一点图像块边长的两倍，然后resize到和小图像块一样的大小，把图像块组输出到B。图B是glimpse network，这个网络是以theta为参数，两个全连接层构成的网络，将传感器输出的图像块组和对应的位置信息以线性网络的方式结合到一起，输出gt。图C是循环神经网络即RNN的主体，把glimpse network输出的gt投进去，再和之前内部信息ht-1结合，得到新的状态ht，再根据ht得到新的位置lt和新的行为at，at选择下一步配置传感器的位置和数量，以更好的观察环境。在配置传感器资源的时候，agent也会

基于Bp神经网络的股票预测

基于神经网络的股票预测【摘要】: 股票分析和预测是一个复杂的研究领域，本论文将股票技术分析理论与人工神经网络相结合，针对股票市场这一非线性系统，运用BP神经网络，研究基于历史数据分析的股票预测模型，同时，对单只股票短期收盘价格的预测进行深入的理论分析和实证研究。本文探讨了BP神经网络的模型与结构、BP算法的学习规则、权值和阈值等，构建了基于BP神经网络的股票短期预测模型，研究了神经网络的模式、泛化能力等问题。并且，利用搭建起的BP神经网络预测模型，采用多输入单输出、单隐含层的系统，用前五天的价格来预测第六天的价格。对于网络的训练，选用学习率可变的动量BP算法，同时，对网络结构进行了隐含层节点的优化，多次尝试，确定最为合理、可行的隐含层节点数，从而有效地解决了神经网络隐含层节点的选取问题。【abstract] Stock analysis and forecasting is a complex field of study. The paper will make research on stock prediction model based on the analysis of historical data, using BP neural network and technical analysis theory. At the same time, making in-depth theoretical analysis and empirical studies on the short-term closing price forecasts of single stock. Secondly, making research on the model and structure of BP neural network, learning rules, weights of BP algorithm and so on, building a stock short-term forecasting model based on the BP neural network, related with the model of neural network and the ability of generalization. Moreover, using system of multiple-input single-output and single hidden layer, to forecast the sixth day price by BP neural network forecasting model structured. The network of training is chosen BP algorithm of traingdx, while making optimization on the node numbers of the hidden layer by several attempts. Thereby resolve effectively the problem of it. 【关键词】BP神经网络股票预测分析 1．引言股票市场是一个不稳定的非线性动态变化的复杂系统，股价的变动受众多因素的影响。影响股价的因素可简单地分为两类，一类是公司基本面的因素，另一类是股票技术面的因素，虽然股票的价值是公司未来现金流的折现，由公司的基本面所决定，但是由于公司基本面的数据更新时间慢，且很多时候并不能客观反映公司的实际状况，采用适当数学模型就能在一定

(完整版)bp神经网络算法.doc

BP 神经网络算法三层 BP 神经网络如图：目标输出向量传递函数 g 输出层，输出向量权值为 w jk 传递函数 f 隐含层，隐含层输出向量输入层，输入向量设网络的输入模式为 x (x 1 , x 2 ,...x n )T ，隐含层有 h 个单元，隐含层的输出为 y ( y 1 , y 2 ,...y h )T ，输出层有 m 个单元，他们的输出为 z (z 1 , z 2 ,...z m )T ，目标输出为 t (t 1 ,t 2 ,..., t m )T 设隐含层到输出层的传递函数为 f ，输出层的传递函数为 g n n 于是： y j f ( w ij x i ) f ( w ij x i ) ：隐含层第 j 个神经元的输出；其中 w 0 j , x 0 1 i 1 i 0 h z k g( w jk y j ) ：输出层第 k 个神经元的输出 j 此时网络输出与目标输出的误差为 1 m (t k z k ) 2 ，显然，它是 w ij 和 w jk 的函数。 2 k 1 下面的步骤就是想办法调整权值，使减小。由高等数学的知识知道：负梯度方向是函数值减小最快的方向因此，可以设定一个步长，每次沿负梯度方向调整个单位，即每次权值的调整为： w pq w pq ，在神经网络中称为学习速率可以证明：按这个方法调整，误差会逐渐减小。

BP 神经网络（反向传播）的调整顺序为：1）先调整隐含层到输出层的权值 h 设 v k为输出层第k个神经元的输入v k w jk y j j 0 ------- 复合函数偏导公式 1 g'(u k ) e v k 1 (1 1 ) z k (1 z k ) 若取 g ( x) f (x) 1 e x，则(1e v k) 2 1e v k 1e v k 于是隐含层到输出层的权值调整迭代公式为：2）从输入层到隐含层的权值调整迭代公式为： n 其中 u j为隐含层第j个神经元的输入： u j w ij x i i 0 注意：隐含层第j 个神经元与输出层的各个神经元都有连接，即涉及所有的权值w ij，因此 y j m (t k z k )2 z k u k m y j k 0 z k u k y j (t k z k ) f '(u k )w jk k 0 于是：因此从输入层到隐含层的权值调整迭代为公式为：例：下表给出了某地区公路运力的历史统计数据，请建立相应的预测模型，并对给出的 2010 和 2011 年的数据，预测相应的公路客运量和货运量。人数 ( 单位：机动车数公路面积 ( 单公路客运量公路货运量时间( 单位：万位：万平方公( 单位：万( 单位：万万人 ) 辆 ) 里) 人 ) 吨 ) 1990 20.55 0.6 0.09 5126 1237 1991 22.44 0.75 0.11 6217 1379 1992 25.37 0.85 0.11 7730 1385 1993 27.13 0.9 0.14 9145 1399 1994 29.45 1.05 0.2 10460 1663 1995 30.1 1.35 0.23 11387 1714 1996 30.96 1.45 0.23 12353 1834 1997 34.06 1.6 0.32 15750 4322 1998 36.42 1.7 0.32 18304 8132 1999 38.09 1.85 0.34 19836 8936 2000 39.13 2.15 0.36 21024 11099 2001 39.99 2.2 0.36 19490 11203 2002 41.93 2.25 0.38 20433 10524 2003 44.59 2.35 0.49 22598 11115 2004 47.3 2.5 0.56 25107 13320 2005 52.89 2.6 0.59 33442 16762 2006 55.73 2.7 0.59 36836 18673

BP神经网络算法预测模型

BP神经网络结构及算法 1986年，Rumelhart和McCelland领导的科学家小组在《Parallel Distributed Processing》一书中，对具有非线性连续转移函数的多层前馈网络的误差反向传播算法(Error Back Proragation,简称BP)进行了详尽的分析，实现了Minsky关于多层网络的设想。由于多层前馈网络的训练经常釆用误差反向传播算法，人们也常把多层前馈网络直接称为BP网。釆用BP算法的多层前馈网络是目前应用最多的神经网络。 BP神经网络的结构 BP网络有三部分构成，即输入层、隐含层(又称为中间层)和输出层，其中可以有多个隐含层。各层之间实现完全连接，且各层神经元的作用是不同的：输入层接受外界信息；输出层对输入层信息进行判别和决策；中间隐层用来表示或存贮信息。通常典型的BP网络有三层构成，即只有一个隐层。三层BP神经网络的结构可用图1表示。图1 三层BP神经网络机构图 BP神经网络的学习算法 BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐含层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反传、并将误差分摊给各层的所有神经元，从而获得各层神经元的误差信号，此误差信号即作为修正各神经元权值的依据。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的，权值不断调整的过程，也就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出误差减少到可接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止，标准BP算法流程见图2。