目录

前言

课题背景和意义

实现技术思路

一、 算法实现

1.1 基于 LSTM 神经网络预测模型

1.2 基于 GRU-LSTM 神经网络预测模型

1.3 基于 TCN 神经网络预测模型

二、 数据集

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

3.2 模型训练

最后

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前言

    ??大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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    选题指导:

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

       ??基于深度卷积神经网络的时间序列预测模型的实现

课题背景和意义

        基于深度卷积神经网络的时间序列预测模型的实现具有重要的背景和意义。时间序列数据广泛存在于各个领域，如金融、气象、交通等，对于准确预测未来的趋势和行为具有重要意义。传统的时间序列预测方法通常依赖于手工提取特征和基于统计模型的方法，但这些方法往往受限于特征表示的有效性和模型的复杂性。而深度卷积神经网络作为一种强大的非线性模型，具备从原始数据中学习特征表示的能力，能够自动提取时间序列中的时空信息，并具有更好的泛化能力。

实现技术思路

一、 算法实现

1.1 基于 LSTM 神经网络预测模型

        LSTM模型采用双层结构，每层包含LSTM单元和Dropout函数，以进行金融数据的序列特征学习。这样的设计在避免模型过度拟合的同时，提高了训练效率。具体地，两个LSTM层的节点数分别为64和32，采用均方误差作为损失函数，并使用传统的Adam优化算法进行模型训练。实验中设置了20个训练轮数和时间步长为10。通过这种结构和参数的选择，该LSTM模型能够有效地学习并预测金融数据的特征，为金融预测问题提供准确可靠的结果。

1.2 基于 GRU-LSTM 神经网络预测模型

        GRU模型是一种相对于LSTM模型更简化的结构，它直接将隐藏层传递给下一个单元，而不使用记忆细胞来包装隐藏层。GRU通过重置门和更新门来重置和更新隐藏状态的输出，而LSTM则使用独立的记忆细胞来存储信息。由于GRU参数较少，因此更容易收敛并且收敛速度更快，节省了训练时间，加速了迭代过程。

        在构建复合模型时，结合LSTM和GRU的优点可以获得更好的性能。GRU-LSTM模型在LSTM模型的基础上增加了一层GRU层，并结合Dropout层，在其中加入了两层LSTM和Dropout层，并最后连接全连接层。其中，GRU层使用64个隐藏节点，与第一层LSTM层的节点数保持一致，第二层LSTM层使用32个隐藏节点。通过这样的组合，GRU-LSTM模型可以学习更复杂和更深层次的信息，同时利用了GRU的计算效率和LSTM的计算能力。

1.3 基于 TCN 神经网络预测模型

        TCN模型主要由四层卷积层和一个全连接层构成。它的工作原理是将输入数据归一化为张量形式，并与卷积核进行逐元素相乘，得到输出预测值。对于长序列的股价数据，通过滑动卷积核来实现预测。为了防止因果卷积层过多导致过拟合问题，该模型利用膨胀卷积层的跳连神经元方式，扩大数据的接收域。

        TCN神经网络由四个卷积层和一个全连接层构成，经过反复实验确定滤波器数量F为64，卷积核为5。卷积层采用残差块的结构，使用膨胀因果卷积、权重归一化、ReLU函数和Dropout操作进行连接。在残差块中，膨胀因果卷积层的输入序列大小等于输出序列大小。最后，增加一个一维全连接层来降低维度并输出预测数据。该模型使用Python下的TCN平台进行实现。

        TCN模型是一个基于卷积层和全连接层构成的神经网络，用于股价数据的预测。为了提取数据特征并避免过拟合，该模型结合了GRU循环门控单元和膨胀卷积层。通过GRU单元控制输入信息并生成有效的输出，然后将其转换为张量输入到TCN模型中。膨胀卷积层增大了数据接收域，获取更大范围的特征信息。最终，通过残差块、权重归一化、ReLU函数和Dropout操作的组合，以及一维全连接层的输出，实现了对股价数据的准确预测。

二、 数据集

        使用深度学习神经网络模型进行实验，收集了某个股票平台上的企业股票数据作为时间序列研究的对象。数据包括了特定企业（例如企业A、企业B、企业C）从2015年1月1日至2023年12月31日的日交易数据。每日数据包括开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等关键指标。通过采集这些数据集，我们旨在利用深度学习神经网络模型更详细地研究和验证企业股票市场的价格变动情况，并探索相关的市场行为模式和趋势。

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

        本研究在硬件环境方面使用了Ubuntu 20.04操作系统，并配备两张NVIDIA GeForce RTX 3090显卡和Intel Xeon Gold 6130H CPU。这样的硬件配置提供了较高的计算性能和并行处理能力。在软件环境方面，采用Python编程语言，并使用PyTorch 1.8.1作为深度学习框架。此外，CUDA版本为11.1，能够充分利用NVIDIA显卡的计算能力，加速深度学习任务的执行。

3.2 模型训练

        TCN模型由四层残差块组成，而改进后的TCN模型由GRU门结构和四层膨胀因果卷积层组成。其中，每层残差块比膨胀因果卷积层多一个1乘1卷积层通道。为了证明GRU门结构比1乘1卷积层更加有效，我们进行了实验，并保持了两个模型的其他参数不变。我们可以得出结论，改进后的TCN模型相较于TCN模型在预测效果上更加有效，这表明GRU门结构在提高模型性能方面具有优势。

        在每个模型都自适应到最优状态，并且层数、卷积核、隐藏单元等参数相同的情况下，改进的TCN模型的表现优于TCN模型和GRU模型。GRU层的存在有助于模型对输入数据进行处理，使得膨胀因果卷积能够更有效地提取数据的非线性特征。改进后的TCN模型能够提升时间序列预测的性能

相关代码示例：

class GRU_TCN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers, kernel_size, dropout):
        super(GRU_TCN, self).__init__()
        self.gru = nn.GRU(input_dim, hidden_dim, num_layers=num_layers, batch_first=True)
        self.tcn = nn.Sequential(
            *[ResidualBlock(hidden_dim, hidden_dim, kernel_size, 2 ** i) for i in range(num_layers)],
            nn.Conv1d(hidden_dim, output_dim, 1)
        )
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, x):
        _, hidden = self.gru(x)
        hidden = hidden[-1]
        hidden = hidden.unsqueeze(2)
        out = self.tcn(hidden)
        out = out.squeeze(2)
        return out

最后

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