SAS实现长短时记忆网络的代码

以下是使用SAS实现长短时记忆网络的代码：

/* 定义输入和输出变量 */
%let input_var = input_var;
%let output_var = output_var;

/* 定义LSTM模型 */
proc deepLearn data=mydata;
input &input_var.;
target &output_var.;
architecture lstm / nLayers=2 nHidden=100;
train algorithm=adam / maxEpochs=100;
run;

/* 预测新数据 */
proc deepLearn predict data=newdata out=predictions;
input &input_var.;
id id_var;
run;

请注意，这只是一个示例代码，需要根据具体数据和模型进行修改和调整。

相关问题

SAS 实现乘积极限法代码

以下是使用SAS实现乘积极限法的示例代码：

/* 假设我们有3个变量X1、X2、X3，样本数据保存在data1数据集中 */

/* 计算样本均值 */
proc means data=data1 mean n;
var x1 x2 x3;
run;

/* 计算样本协方差矩阵 */
proc corr data=data1 cov;
var x1 x2 x3;
run;

/* 定义参数估计的初始值 */
data init;
input mu1 mu2 mu3 sigma1 sigma2 sigma3 rho;
datalines;
0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 0.0
;

/* 定义乘积极限法的迭代过程 */
data iter;
set init;
do i=1 to 10;
  sigma12=sigma1*sigma2*rho;
  sigma23=sigma2*sigma3*rho;
  sigma13=sigma1*sigma3*rho;
  det=sigma1*sigma2*sigma3*(1-rho**2)**2;
  alpha1=(mu2-mu1*rho)*(mu3-mu1*rho**2)/sigma12/sigma13;
  alpha2=(mu3-mu2*rho)*(mu1-mu2*rho**2)/sigma23/sigma12;
  alpha3=(mu1-mu3*rho**2)*(mu2-mu3*rho)/sigma13/sigma23;
  mu1=mu1+sigma1*alpha1/det;
  mu2=mu2+sigma2*alpha2/det;
  mu3=mu3+sigma3*alpha3/det;
  rho=sum(alpha1,alpha2,alpha3)/2;
  sigma1=sigma1*(1-alpha1*rho)/det;
  sigma2=sigma2*(1-alpha2*rho)/det;
  sigma3=sigma3*(1-alpha3*rho)/det;
  output;
end;
drop i;
run;

/* 输出参数估计结果 */
proc print data=iter;
run;

请注意，在以上代码中，我们假设初始的参数值已经知道，并进行10次迭代，每次迭代更新估计值。最后，我们输出迭代后得到的参数估计结果。当然，实际情况中，我们可能需要根据实际数据来设置初始值和迭代次数。

时间序列分析SAS实现代码

在SAS中进行时间序列分析可以使用PROC ARIMA和PROC TIMESERIES两个过程来实现。下面是一个示例代码，用于执行时间序列分析和预测：

/* 定义时间序列数据集 */
data timeseries;
   input date y;
   format date date9.;
   datalines;
01JAN2020 10
02JAN2020 15
03JAN2020 12
04JAN2020 18
05JAN2020 20
06JAN2020 22
07JAN2020 25
08JAN2020 30
09JAN2020 28
10JAN2020 35
;

/* 设置时间序列过程的选项 */
proc timeseries data=timeseries;
   id date interval=day; /* 指定日期变量和观测间隔 */
   var y; /* 指定要分析的变量 */
run;

/* 运行时间序列过程 */
proc arima data=timeseries;
   identify var=y(stationary=mean); /* 确定时间序列模型 */
   estimate p=1 q=1; /* 估计ARMA模型参数 */
   forecast lead=5 out=outfore; /* 预测未来5个观测值 */
run;

/* 打印预测结果 */
proc print data=outfore;
run;

在这个示例代码中，首先定义了一个名为timeseries的时间序列数据集，其中包含了日期（date）和观测值（y）两个变量。然后使用PROC TIMESERIES过程进行时间序列分析，指定了日期变量和观测间隔。接下来，使用PROC ARIMA过程对时间序列模型进行识别和估计，指定了ARMA模型的阶数（p和q）。最后，使用forecast语句进行未来观测值的预测，并将结果保存在outfore数据集中。最后，使用PROC PRINT过程打印预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的时间序列分析可能涉及更多的选项和步骤，具体操作根据你的数据和分析目的而定。希望对你有帮助！如果你有任何进一步的问题，请随时提问。