时序预测 | Python实现ARIMA-CNN-LSTM差分自回归移动平均模型结合卷积长短期记忆神经网络时间序列预测

时序预测 | Python实现ARIMA-CNN-LSTM差分自回归移动平均模型结合卷积长短期记忆神经网络时间序列预测

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基本介绍

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程序设计

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python 复制代码
import itertools
import sys 
import math
import numpy as np 
import pandas as pd
from numpy import concatenate
from pandas import concat, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt   
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
from keras.layers import Dense, Flatten, RepeatVector

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import GRU
from keras.layers.convolutional import Conv1D
from keras.layers.convolutional import MaxPooling1D
from keras.layers import Dropout
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
import tensorflow as tf
import statsmodels.api as sm
from keras.layers import TimeDistributed

import matplotlib
import warnings
import statsmodels
from scipy import  stats

参考资料

[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

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