zjuml/STL-ALNBSA-LSTM

使用STL对数据进行分解为三个部分：seasonal，trend，remainder。采用pearson进行特征选择。在BSA基础上进行改进，提出一个新的BSA变体，命名为ALNBSA，并利用ALNBSA对三个LSTM（seasonal，trend，remainder）内部权值和阈值进行优化，分别建立三个模型，再将得到的结果进行相加，即为最终预测值。

语言：Jupyter Notebook · GitHub 星标：9 · Fork：2

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