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基于深度学习的股票价格预测系统

股票预测深度神经网络 LSTM 时间序列预测 yFinance Github 开源项目

这个开源项目利用LSTM神经网络和TensorFlow实现股票价格时间序列预测。它通过yFinance库获取市场数据,分析股票信息、持有人等关键数据。该系统旨在识别股票价格模式,提高预测准确性,为投资决策提供参考。这是一个面向股市分析的人工智能解决方案。

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介绍相关项目

speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统

Emo-db数据集Github开源项目机器学习模型深度学习模型特征提取语音情感识别

speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统，基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现，提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用，适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域，具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。

awesome-time-series - 时间序列预测与分析的全面资源汇总

GithubTransformer图神经网络开源项目异常检测时间序列预测深度学习

Production-Level-Deep-Learning - 生产级深度学习系统的部署与优化工程指南

Deep LearningGithubMachine LearningPyTorchTFXTensorFlow开源项目

本项目提供全面的工程指南，指导在实际应用中部署生产级深度学习系统。涵盖数据管理、开发、训练、评估、测试和部署等关键模块，并推荐最佳实践和工具。内容借鉴Full Stack Deep Learning Bootcamp、TFX Workshop和Pipeline.ai的高级KubeFlow Meetup，确保用户应对从模型训练到生产部署的各种挑战。

feature-engineering-for-time-series-forecasting - 时间序列预测特征工程全面指南

GithubPython开源项目数据处理时间序列预测机器学习特征工程

该项目提供时间序列预测特征工程的全面指南，涵盖数据表格化、时间序列分解、缺失值处理和异常值检测等核心内容。深入介绍滞后特征、窗口特征、趋势和季节性特征的创建方法，以及日期时间和分类特征的处理技巧。通过实践代码和详细说明，旨在提升预测模型性能。

FinNews.AI - 实时金融新闻智能分析与市场趋势预测平台

AI工具AI预测FinNews.AI市场趋势金融新闻分析风险管理

FinNews.AI平台运用人工智能技术，对美国股票、加密货币、外汇和金融行业新闻进行实时分析。该平台整合新闻聚合、量化分析和预测建模功能，为投资者提供市场趋势洞察。通过自动化数据采集、风险控制和多渠道实时推送，FinNews.AI致力于为金融市场参与者提供及时、准确的决策支持。

pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测

GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化

PyAF是一个开源的Python自动预测库，基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值，功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测，提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x，采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。

InceptionTime - 先进的时间序列分类深度学习模型

GithubInceptionTimeInception模块UCR/UEA数据集开源项目时间序列分类深度学习

InceptionTime是一个基于Inception模块架构的时间序列分类深度学习模型。该项目在85个UCR/UEA数据集上展现出优秀的分类性能,并提供了完整的模型实现代码、实验复现指南和详细结果。研究显示,InceptionTime在分类准确率和训练效率方面都具有显著优势,为时间序列分类研究提供了有力的基准。

gluonts - 基于深度学习的概率时间序列建模工具包

GithubGluonTSPython开源项目时间序列预测概率模型深度学习

GluonTS是一个基于Python的时间序列建模库，专注于采用深度学习方法进行概率预测。支持多种深度学习框架，包括PyTorch和MXNet，提供易于安装和使用的特性。适用于多种应用场景，如商业分析和数据科学。由一个积极的开源社区维护和发展。

pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包，提供灵活的高层API

GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络

PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。

Time-Series-Forecasting-and-Deep-Learning - 时间序列预测与深度学习研究资源集锦

GithubMambaTransformer开源项目时间序列预测深度学习神经网络

本项目汇总了时间序列预测和深度学习领域的研究论文、竞赛、数据集和代码等资源。内容涵盖2017年至2024年的研究成果，包括Transformer和Mamba等模型的创新应用。同时提供实例、博客和教程，为时间序列分析与预测研究提供全面参考。

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