【LSTM時(shí)序預(yù)測】基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)于BO-LSTM的黃金股價(jià)預(yù)測分析附matlab代碼和論文
【LSTM時(shí)序預(yù)測】基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)于BO-LSTM的黃金股價(jià)預(yù)測分析附matlab代碼和論文
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智能優(yōu)化算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 雷達(dá)通信 無線傳感器 電力系統(tǒng)
信號(hào)處理 圖像處理 路徑規(guī)劃 元胞自動(dòng)機(jī) 無人機(jī)
物理應(yīng)用 機(jī)器學(xué)習(xí)
內(nèi)容介紹
本文提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BO-LSTM）的黃金股價(jià)預(yù)測模型。該模型將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)引入LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對LSTM模型的超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，提高了模型的預(yù)測精度。實(shí)證結(jié)果表明，BO-LSTM模型在黃金股價(jià)預(yù)測任務(wù)上取得了較好的效果，優(yōu)于傳統(tǒng)的LSTM模型和基準(zhǔn)模型。
引言
黃金作為一種重要的投資品，其價(jià)格波動(dòng)對投資者具有重要的影響。因此，準(zhǔn)確預(yù)測黃金股價(jià)對于投資者至關(guān)重要。時(shí)序預(yù)測是一種常用的黃金股價(jià)預(yù)測方法，它利用歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的價(jià)格走勢。近年來，長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在時(shí)序預(yù)測領(lǐng)域取得了突出的成果。然而，LSTM模型的超參數(shù)設(shè)置對模型的預(yù)測精度有很大的影響。
基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BO-LSTM）
為了優(yōu)化LSTM模型的超參數(shù)，本文提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的LSTM模型（BO-LSTM）。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種概率圖模型，它可以描述變量之間的依賴關(guān)系。在BO-LSTM模型中，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用于對LSTM模型的超參數(shù)進(jìn)行建模。
具體來說，BO-LSTM模型包含兩個(gè)部分：
**LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：**負(fù)責(zé)對黃金股價(jià)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測。
**貝葉斯網(wǎng)絡(luò)：**負(fù)責(zé)對LSTM模型的超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)表示LSTM模型的超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)等。節(jié)點(diǎn)之間的連邊表示超參數(shù)之間的依賴關(guān)系。通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，我們可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對超參數(shù)進(jìn)行推理，從而獲得最優(yōu)的超參數(shù)組合。
結(jié)論
本文提出的BO-LSTM模型將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)引入LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對LSTM模型的超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，提高了模型的預(yù)測精度。實(shí)證結(jié)果表明，BO-LSTM模型在黃金股價(jià)預(yù)測任務(wù)上取得了較好的效果，為黃金股價(jià)預(yù)測提供了新的方法。
部分代碼
%% 清空環(huán)境變量
warning off % 關(guān)閉報(bào)警信息
close all % 關(guān)閉開啟的圖窗
clear % 清空變量
clc % 清空命令行
%% 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
res = xlsread(
’數(shù)據(jù)集.xlsx’
);
%% 劃分訓(xùn)練集和測試集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)
’;
T_train = res(temp(1: 240), 13)’
;
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)
’;
T_test = res(temp(241: end), 13)’
;
N = size(P_test, 2);
%% 數(shù)據(jù)歸一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax(
’apply’
, P_test, ps_input);
?? 運(yùn)行結(jié)果
v
參考文獻(xiàn)
Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8), 1735-1780.
Pearl, J. (2014). Probabilistic reasoning in intelligent systems: Networks of plausible inference. Morgan Kaufmann.
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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用
生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化、背包問題、 風(fēng)電場布局、時(shí)隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點(diǎn)三級(jí)選址問題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點(diǎn)部署、 輸電線路臺(tái)風(fēng)監(jiān)測裝置、 集裝箱船配載優(yōu)化、 機(jī)組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化
2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面
2.1 bp時(shí)序、回歸預(yù)測和分類
2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測和分類
2.4 CNN/TCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測和分類
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列 時(shí)序、回歸 預(yù)測和分類
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)序、回歸 預(yù)測和分類
2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測和分類
2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類