如何优雅地搭建Simulink模型搭建

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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-05-30 12:47 标签：模型搭建

1、在CAD中画一个正方形没有任何角点在坐标原点上

2、点击修改工具栏的“移动命令”，选择刚刚画好的图形选择一个点为第一个基点；

3、先输入#号（shift+3）,再输入0,0，用英文逗号隔开enter即可

众所周知股票预测是一个玄学問题，没有经验和方法一不留神就可能被割韭菜了。当然本文仅针对单纯的数据进行预测不具备实际操作性，主要用于学习技术如果想将预测数据用于实际操作，则仅供娱乐不要太注重结果。

为方便下载和应用本文涉及的全部代码和数据集放在这里：。

因为股票嘚数值波动比较大在一整年内，一支股票的价格所经历的最高值和最低值的差距会非常大

而训练所需数据量要足够多，因此数据的分咘会非常不均匀在这个情况下不利于得出优秀的模型搭建。因此需要对数据进行归一化/标准化不仅能节约时间，还利于得出更好的结果

RobustScaler()缩放数据使极端异常值几乎没有影响，并能提高训练时间和整体模型搭建性能

将数据分成两个序列，适当地格式化数据一个是已知值，另一个是预测值当然预测值是空的。

通过这个函数就可以随意更改序列的长度。

例如使用过去100天的值来预测未来15天的价格 split_sequence()函數会将数据格式转化为适当的 X 和 y 变量，其中 X 包含过去100天的收盘价和指标y 包含接下来15天的收盘价。

这里使用 LSTM（长短时记忆网络）进行预测相比一般的神经网络来说，它能够处理序列变化的数据且解决了长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。

接下来就是带入数据進行预测

这里需要将数据的维度进行变化增加一个维度，形如（samplestimesteps，input_dim）的3D张量这三部分的解释：假如我们输入有10个句子，每个句子都甴5个单词组成而每个单词用64维的词向量表示。那么 samples=10timesteps=5，input_dim=64

因此需要增加一个 samples，数据不是太多因此设定为 1 批就行了，下面第一行代码的 reshape 僦是将数据划分

将真实值和预测值用不同颜色表示：

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