文件名称：Stacking-ClockWork_RNN:堆叠CW-RNN和VAR模型，用于时间序列预测
文件大小：849KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-19 17:15:49
Python
堆叠ClockWork_RNN 对于时间序列，分为两个部分： 发条递归神经网络的部分自回归，每日时间序列。 刑罚数据部分的相关因素，每季度的时间序列。 用最小二乘法训练体重。 叠加，将两个预测与权重结合在一起。
【文件预览】：
Stacking-ClockWork_RNN-master
----data()
--------成交价.xlsx(535KB)
--------all_data_nonull.xlsx(159KB)
----VAR()
--------4_ols2.py(6KB)
--------all_data.txt(120KB)
--------price_avg.txt(31KB)
--------1_diff.py(3KB)
--------all_data_diff5.txt(313KB)
--------5_mse.py(551B)
--------granger_cause_index.txt(5KB)
--------3_window_nomarlization.py(5KB)
--------2_granger_cause.py(709B)
----combine.py(3KB)
----CW-RNN()
--------RNN.py(5KB)
--------train.py(8KB)
--------date.txt(26KB)
--------cw_train(48KB)
--------LSTM.py(6KB)
--------data_generator.py(920B)
--------config.py(771B)
--------clockwork_rnn.py(9KB)
----README.md(300B)