本文主要是介绍基于狮群算法优化LSTM的上证指数预测资源，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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背影
摘要
代码和数据下载：基于狮群算法优化LSTM的上证指数预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88517776
LSTM的基本定义
LSTM实现的步骤
狮群算法
基于狮群算法优化LSTM的上证指数预测资源
结果分析
展望
参考论文
背影
传统的方法指数预测准确率低，为提高精度，本文用狮群算法改进LSTM进行预测
摘要
LSTM原理，MATALB编程长短期神经网络LSTM的指数预测 ，狮群算法改进LSTM
LSTM的基本定义
LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。
图1底下是四个S函数单元，最左边函数依情况可能成为区块的input，右边三个会经过gate决定input是否能传入区块，左边第二个为input gate，如果这里产出近似于零，将把这里的值挡住，不会进到下一层。左边第三个是forget gate，当这产生值近似于零，将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate，他可以决定在区块记忆中的input是否能输出 。
图1 LSTM模型
图1 LSTM模型
LSTM有很多个版本，其中一个重要的版本是GRU（Gated Recurrent Unit）
这篇关于基于狮群算法优化LSTM的上证指数预测资源的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
