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微云全息(NASDAQ: HOLO)开发了基于LSTM和GRU的区块链货币价格预测模型,通过捕捉市场长期依赖关系,显著提升了比特币、以太坊和瑞波币等主要加密货币的价格预测准确度。该模型采用多层神经网络架构,整合历史价格、交易量及技术指标等多维数据,在测试集上RMSE指标优于传统时间序列模型。未来将继续优化模型性能,融合多模态数据,为用户在波动剧烈的加密市场提供更精准的决策支持。
文章概述了加密货币市场自2009年比特币问世以来的快速发展,指出区块链技术的成熟推动了更多加密货币涌现,吸引了大量投资者关注。市场总市值不断增长,但高度波动性也增加了投资难度。微云全息公司开发了基于CNN和GRU混合方法的创新预测模型,通过卷积神经网络提取特征,门控循环单元捕捉长期依赖关系,能更准确预测加密货币价格走势。实验表明该模型优于现有方法,可应用于交易策略优化和风险管理,为投资者提供可靠决策支持。
微算科技(NASDAQ:MLGO)利用自动化机器学习(AutoML)技术开发比特币价格预测模型,显著提升了预测准确性和效率。该模型通过实时数据采集系统获取交易所、新闻网站等多源数据,采用特征工程提取市场情绪指标等关键特征,并自动优化算法参数。相比传统方法,该方案预测误差更低,能快速响应市场变化,为投资者提供可靠交易信号。未来计划整合自然语言处理技术分析社交媒体数据,并探索深度学习模型以进一步提升预测精度。
GoogleResearch最近开发了一种创新的时间序列预测模型,名为TimesFM。这项技术能够利用大量历史数据来学习事件的模式和趋势,进对新的、未见过的数据做出准确的预测。GoogleResearch的这一创新成果,无疑为时间序列预测领域带来了新的活力和可能性。
微软Start团队近日宣布,他们开发出了一种全新的数据驱动AI天气预测模型,该模型能够准确预测未来30天的天气情况。这一研究成果不仅在预报准确率上取得了显著提升,同时在计算效率上也实现了巨大突破。随着AI技术的不断进步,未来的天气预测将更加精准、高效。
Google研究团队最近推出了一款名为TimesFM的时间序列预测模型。时间序列预测是一种通过分析过去的数据来预测未来事件发生的方法,广泛应用于商业、金融和科研等多个领域,帮助人们做出更明智的决策。Google计划在GoogleCloudVertexAI中提供TimesFM,使得外部客户能够轻松地集成和使用这个强大的时间序列预测工具,无需深入了解模型的内部工作机制。