DenseNet121股票预测pythonp代码

DenseNet是一种深度卷积神经网络结构，通过密集连接的方式提高信息流动效率。对于股票预测，通常会使用历史股价、交易量等金融数据作为输入特征，利用DenseNet121对这些数据进行时间序列分析，以提取有用的模式。

以下是使用Keras库（Python的一个高级API，用于构建和训练机器学习模型）和TensorFlow作为后端实现DenseNet121进行股票价格预测的一个简化的例子：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, InputLayer
from keras.applications import densenet
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 假设df_prices是包含收盘价的历史数据
df_prices = ...

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(df_prices.values.reshape(-1, 1))

# 将数据转换为适合DenseNet的形状（批量大小，时间步长，通道数）
data = np.expand_dims(scaled_data, axis=-1)
X_train, X_test = ..., ...  # 划分训练集和测试集
y_train, y_test = ..., ...  # 分割目标变量

# 加载预训练的DenseNet121模型，去掉顶层
base_model = densenet.DenseNet121(weights='imagenet', include_top=False)

# 冻结基础模型
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 新建一个Sequential模型，添加基础模型并冻结
model = Sequential([
    base_model,
    Flatten(),
    Dense(256, activation='relu'),
    Dense(1)  # 输出一个预测值
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)

# 显示股票预测结果
print("Stock price predictions:", predictions)