時序預測 | Python實現(xiàn)ARIMA-LSTM差分自回歸移動平均模型結合長短期記憶神經網絡時間序列預測
預測效果
基本介紹
時序預測 | Python實現(xiàn)ARIMA-LSTM差分自回歸移動平均模型結合長短期記憶神經網絡時間序列預測
直接替換數(shù)據(jù)即可用 適合新手小白
附贈案例數(shù)據(jù) 可直接運行文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-732856.html
程序設計
- 完整程序和數(shù)據(jù)下載方式私信博主回復：Python實現(xiàn)ARIMA-LSTM差分自回歸移動平均模型結合長短期記憶神經網絡時間序列預測。
import itertools
import math
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import concatenate
from pandas import concat, DataFrame
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.python.keras import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import LSTM, Dropout, Dense
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
import seaborn as sns
from statsmodels.graphics.api import qqplot
import statsmodels.tsa.stattools as st
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
import statsmodels.tsa.api as smt
import matplotlib
import warnings
import statsmodels
from scipy import stats
import tensorflow as tf
參考資料
[1] https://blog.csdn.net/article/details/126072792?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/article/details/126044265?spm=1001.2014.3001.5502文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-732856.html
到了這里，關于時序預測 | Python實現(xiàn)ARIMA-LSTM差分自回歸移動平均模型結合長短期記憶神經網絡時間序列預測的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網！
