文件名称：基于ARIMA模型和LSTM模型.zip
文件大小：30KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-11-21 22:08:27
python
基于ARIMA模型和LSTM模型，提出一种高性能得时间序列预测算法
【文件预览】：
基于ARIMA模型和LSTM模型
----util.py(5KB)
----models()
--------SVR.py(692B)
--------RNNs.py(2KB)
--------MLP.py(888B)
--------__init__.py(0B)
--------decompose.py(863B)
----naive_MLP_forecasting.py(3KB)
----decompose_MLP_forecasting.py(3KB)
----ARIMA.py(1KB)
----naive_RNN_forecasting.py(4KB)
----decompose_SVR_forecasting.py(2KB)
----subseries_plot.py(2KB)
----deprecated()
--------stateful_RNNs.py(2KB)
--------var_season_RNN_forecasting.py(2KB)
--------testGPU.py(625B)
--------analyse.py(836B)
--------ensmble RNNs.py(3KB)
--------trash(3KB)
--------naive_stateful_RNNs_forecasting.py(3KB)
----.idea()
--------misc.xml(264B)
--------workspace.xml(38KB)
--------big_data_forecasting.iml(571B)
--------deployment.xml(2KB)
--------modules.xml(292B)
--------vcs.xml(180B)
----naive_SVR_forecasting.py(2KB)
----eval.py(544B)
----decompose_RNN_forecasting.py(3KB)
----README.md(1KB)
----.gitignore(110B)