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2019-06-25   来源:人民日报   参与互动参与互动
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神鬼寓言3下载而在上图所示的结果中,比特币单点随机漫步模型的测试结果欺诈性尤为明显,因为其价格变化的跨度较大,从而导致Y轴数据精度过低,所以从图像上看起来,预测曲线相对平滑,并且贴近实际价格。之前提到过,单点随机漫步模型具有欺骗性;其实,通过仔细的观察之后你就会发现,通过LSTM模型预测的结果中,某些点也经常会与之前的结果相似。这主要是因为在LSTM模型中,已经生成了基于某个特定值的AR模型(自回归模型),也就是说其中某一部分的预测结果可能只是之前某一特定点上的结果,经过加权计算得来的。如果用数学语言来描述这个AR模型,就是:PredPricet=?0+?1Pricet1++?pPricetp+?t,?tN(0,)之后,先通过训练集训练模型。我们可以看到以上过程,其中代码下方的数字代表50次迭代运行之后,模型在训练集上的平均绝对误差,其输出为每日的收盘价格。为了证明数据的准确性,David在时间轴上绘制了两种加密货币的价格走势和交易量变化图:

splashtop2而与人工智能相对的,就是常被我们自身忽略的预测框架人类智慧,在这个框架中,对加密货币最完美的预测模型是:以下是DavidSheehan的实验过程。另一方面,以上各参数的原始数据参差不齐,容易造成测试失败,因此在搭建LSTM模型之前,还需要对数据进行标准化,即使数据的每个维度均值为0,方差为1。在上面的数据结构中,close_off_high和volatility的格式已经符合条件,因此只需要将其余列的数据进行标准化即可。无论是股市还是币市,其价格曲线实际上就是一个随时间变化的序列,因此可以通过随机函数进行预测。尤其在人工智能(AI)的概念兴起之后,将投资市场的价格变化与深度学习结合在一起的实例越来越多。

冰雪传奇暴击攻伤分配接下来就是利用Keras架构搭建模型:为了证明数据的准确性,David在时间轴上绘制了两种加密货币的价格走势和交易量变化图:在以上这段代码中,build_model函数构造了一个空模型Sequential(),并向其中添加了一个LSTM层和全链接层。该层的数据输入模式已经按照数据标准化结果进行了定义,另外该函数还包括了通用的神经网络功能,如dropout和激活函数。完成了对模型的训练过程,接下来就是通过测试集对其进行评估:

新开传世网站数据准备通过对滞后模型的构建得到上图,在经济运行过程中广泛存在时间滞后效应,而在现实中证券类投资产品的价格变化是随机的,服从随机漫步模型,因此在滞后模型的基础之上,继续构建一个单点随机漫步模型,用数学语言描述即为:PredPrice(t)=ActualPrice(t1)?,?N(,);其中从到为测试集的范围。然而战胜随机漫步模型并不是最具挑战性的事情,即使是对于更加适合时间序列的预测工具ARIMA或Facebook的Prophet而言,人工智能预测价格最大的挑战在于真真切切的市场变化。以上表格就是经过处理的一个输入实例,整个模拟过程中需要数百个类似的数据表格。到这里,搭建长短记忆模型的准备工作就基本完成了,在开始测试之前,我们只需要将第一个时间点的值设置为0,然后预测随时间点变化而变化的价格曲线。

【责任编辑:韩辉】
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