DenseNet121-lstm股票预测pythonp代码

DenseNet121是一种深度卷积神经网络模型，它通过密集连接的方式提高信息流动效率。将LSTM（长短时记忆网络），常用于处理序列数据，与DenseNet结合，可以用于时间序列数据的预测任务，如股票价格预测。

以下是构建一个基本的DenseNet121 + LSTM股票价格预测模型的Python代码示例（使用Keras库）。请注意，这只是一个简化版本的框架，实际应用可能需要更详细的特征工程、数据预处理以及超参数调整：

# 导入所需库
import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, LSTM, concatenate, DenseNet121
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 加载数据并预处理
def load_and_preprocess_data(data_path):
    # ... (这里加载股票历史数据)
    scaler = MinMaxScaler()
    scaled_data = scaler.fit_transform(data)

    # 归一化到0-1范围内
    data = scaled_data.reshape(-1, 1, scaled_data.shape[1])

    return data, scaler

# 构建DenseNet121部分
input_img = Input(shape=(None, 1))
densenet = DenseNet121(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(None, 1))(input_img)
densenet_output = GlobalAveragePooling2D()(densenet)

# 构建LSTM部分
lstm_input = Input(shape=(None, densenet_output.shape[-1]))
lstm = LSTM(units=64)(lstm_input)

# 结合两部分
merged = concatenate([densenet_output, lstm])
output = Dense(1)(merged)

# 定义完整模型
model = Model(inputs=[input_img, lstm_input], outputs=output)
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
# model.fit(x_train, y_train, epochs=..., batch_size=..., validation_data=(x_val, y_val))

# 预测股票价格
def predict_stock_price(model, scaler, input_data):
    # 使用训练好的模型进行预测，并恢复原始范围
    pred = scaler.inverse_transform(model.predict(input_data))
    
    return pred

# 示例使用
data, scaler = load_and_preprocess_data('your_data.csv')
x_train, x_test = ..., ...  # 划分训练集和测试集
y_train, y_test = ..., ...

train_data = [x_train[:, :, np.newaxis], y_train]
test_data = [x_test[:, :, np.newaxis], y_test]

# 训练后，调用predict_stock_price进行股票价格预测
predictions = predict_stock_price(model, scaler, test_data[0])