Alternatives and similar repositories for CNN_Attention_LSTM

Users that are interested in CNN_Attention_LSTM are comparing it to the libraries listed below

• MaybeWilliam / stock-price-prediction-BPNN-LSTM
  Use BPNN and LSTM to forecast stock price. 使用BP神经网络和LSTM预测股票价格，注释拉满。
  ☆195Updated 3 years ago
• cxdsz / stock-price-prediction-algorithms
  使用随机森林、bp神经网络、LSTM神经网络、GRU对股票收盘价进行回归预测。Random forest, BP neural network, LSTM neural network and GRU are used to predict the closing pric…
  ☆53Updated 5 years ago
• netblind / stockPredict
  pytorch实现用LSTM做股票价格预测
  ☆271Updated 5 years ago
• wqk666999 / CNN-LSTM-Attention
  使用卷积神经网络-长短期记忆网络（bi-LSTM）-注意力机制对股票收盘价进行回归预测。The convolution neural network, short-term memory network and attention mechanism are used to…
  ☆282Updated last year
• dukuanbing / bpnn-stock-price-prediction
  使用bp神经网络预测股票价格。BP neural network is used to predict the stock price.
  ☆37Updated 5 years ago
• HiddenSharp / LSTM-SVM-RF-time-series
  Regression prediction of time series data using LSTM, SVM and random forest. 使用LSTM、SVM、随机森林对时间序列数据进行回归预测，注释拉满。
  ☆190Updated 5 years ago
• xinchenstephen / stock_prediction
  基于粒子群算法的神经网络优化股票价格预测
  ☆33Updated 5 years ago
• koi-boy / CNN-LSTM-Attention
  CNN+LSTM+Attention predict stock
  ☆53Updated 3 years ago
• GERMINO-LiuHe / A-stock-prediction-algorithm-based-on-machine-learning
  （陆续更新）重新整理过的基于机器学习的股票价格预测算法，里面包含了基本的回测系统以及各种不同的机器学习算法的股票价格预测，包含：LSTM算法、Prophet算法、AutoARIMA、朴素贝叶斯、SVM等
  ☆68Updated 5 years ago
• ohMyJason / time_series_prediction
  信息分析预测期末课设_使用ARIMA模型与SVR对一组时间序列数据进行预测分析
  ☆14Updated 5 years ago
• wikke / TimeSeriesPrediction
  Time Series Prediction, Stateful LSTM; 时间序列预测，洗发水销量/股票走势预测，有状态循环神经网络
  ☆58Updated 7 years ago
• LeicongLC / GM-1-1--BP
  此项目包括数据的预处理、使用GM(1,1)和BP神经网络模型进行数据分析和预测，以及结果的可视化展示。项目旨在展示如何结合传统的机器学习方法和深度学习技术来进行时间序列预测。
  ☆10Updated last year
• lwb-xmu / Multivariate-multi-step-time-series-forecasting-via-LSTM
  多元多步时间序列的LSTM模型预测——基于Keras
  ☆80Updated 3 years ago
• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆41Updated 6 years ago
• coder23263 / Machine_learning_prediction_system
  机器学习预测系统汇总：包括贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、岭回归、多项式回归、决策树回归、深度神经网络预测
  ☆76Updated 4 years ago
• momodagithub / regression-prediction-algorithms
  使用支持向量机、弹性网络、随机森林、LSTM、SARIMA等多种算法进行时间序列的回归预测，除此以外还采取了多种组合方法对以上算法输出的结果进行组合预测。Support vector machine, elastic network, random forest, LSTM…
  ☆46Updated 4 years ago
• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆62Updated 7 years ago
• HAlicia / LSTM-ANN-Time-Series-Prediction
  使用LSTM、ANN网络进行时间序列的多步预测。一般情况下机器学习算法在进行时间序列预测时采取一步预测的方法。该段代码将其拓展到多步预测的情形。主要改进在于数据的构建。LSTM and ANN are used to predict the time series. In …
  ☆16Updated 4 years ago
• Lanping-Tech / Multi-modal-Valuation-Forecast-System
  多模态股价预测系统
  ☆19Updated 3 years ago
• yuekong2010 / load-forecasting-algorithms
  使用多种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）进行电力系统负荷预测/电力预测。通过一个简单的例子。A variety of algorithms (linear regression, random forest, support vecto…
  ☆169Updated 5 years ago
• sanshuishou / -VMD-Attention-LSTM-
  基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
  ☆61Updated 2 years ago
• TankZhouFirst / Pytorch-LSTM-Stock-Price-Predict
  LSTM 实现的股票最高价预测
  ☆141Updated 2 years ago
• cloud0912 / Hybrid-architecture-for-multiple-time-series-forecasting
  用深度学习对含噪时间序列数据进行预测
  ☆28Updated 3 months ago
• yangwohenmai / TimeSeriesForecasting
  基于统计学的时间序列预测(AR,ARM).
  ☆281Updated 4 years ago
• Clearfk / lstm-rnn-stock-predict
  这是一个基于LSTM-RNN算法的线上金融股票价格走势预测的小项目，使用tensorflow框架实现。
  ☆47Updated 6 years ago
• QikaiXu / Stock-Forecasting
  股票预测，Pytorch，LSTM。
  ☆17Updated 4 years ago
• yhaofeng / finance_transformer
  通过修改transformer使其可以预测金融时间序列
  ☆35Updated 4 years ago
• loveseola / time-series-forecasting
  本项目为时间序列预测项目，主要重点在于对预测项目整体流程的梳理总结，不同框架下如何进行简单数据处理和模型搭建。因此项目中搭建的主要为一些常用模型（后续会不断修改完善）。模型包含了prophet模型、keras库的bp神经网络和lstm网络模型、pytorch …
  ☆22Updated 2 years ago
• yhaofeng / net_for_Cryptocurrency
  采用神经网络来预测加密货币涨跌，同时采用贝叶斯优化方法调整超参数
  ☆22Updated 4 years ago
• a-bean-sprout / XGBoost_StockPricePredict
  Attempt to use XGBoost in stock price prediction
  ☆87Updated 5 years ago