时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-BiLSTM时间序列预测(股票价格预测)

时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-BiLSTM时间序列预测(股票价格预测)

目录

    • 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-BiLSTM时间序列预测(股票价格预测)
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 模型结构
      • 程序架构
      • 程序设计
      • 参考资料
      • 往期精彩

效果一览

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基本介绍

MATLAB实现贝叶斯优化CNN-BiLSTM(卷积长短期记忆神经网络)时间序列预测,Bayes-CNN-LSTM模型股票价格预测/BO-CNN-LSTM模型股票价格预测。

模型结构

  • LSTM模块

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  • CNN-BiLSTM模块

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程序架构

  • 伪代码
    9
  • 在对 CNN-BiLSTM 使用贝叶斯优化时,不同的参数组合的 CNN-BiLSTM 作为自变量,平均误差(MAE)作为贝叶斯框架的输出y。
  • 通过调整优化算法调整模型参数,学习重复率和贝叶斯优化超参数来调整模型参数。

程序设计

  • 完整程序获取方式:MATLAB实现贝叶斯优化CNN-BiLSTM时间序列预测(股票价格预测)。
% CNN-BiLSTM
        % 网络架构
        layers = [...
            % 输入层
            sequenceInputLayer([numFeatures 1 1],'Name','input')
            sequenceFoldingLayer('Name','fold')

            % 卷积层1
            convolution2dLayer(optVars.FilterSize1,optVars.NoFilter1,'Padding','same',...
            'WeightsInitializer','he','Name','conv1');
            % 激活函数
            eluLayer('Name','elu1')
            % 卷积层2
            convolution2dLayer(optVars.FilterSize2,optVars.NoFilter2,'Padding','same',...
            'WeightsInitializer','he','Name','conv2');
            % 激活函数
            eluLayer('Name','elu2')
            % 池化层
            maxPooling2dLayer(5,'Padding','same','Name','MPL')
            % 展开层
            sequenceUnfoldingLayer('Name','unfold')
            flattenLayer('Name','flatten')
            % BiLSTM层1
            bilstmLayer(128,'Name','lstm1','RecurrentWeightsInitializer','he')
            dropoutLayer(0.25,'Name','drop1')
            % BiLSTM层2
            bilstmLayer(64,'OutputMode',"last",'Name','lstm2',...
            'RecurrentWeightsInitializer','he')
            % 全连接层
            fullyConnectedLayer(1,'Name','fc')
            % 回归层
            regressionLayer('Name','output') ];

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127313031?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127626816?spm=1001.2014.3001.5502
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127601808?spm=1001.2014.3001.5502

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