<prompt> Unda muundo wa mtandao wa neva wenye uwezo wa kutabiri bei ya hisa ya siku zijazo kulingana na data ya kihistoria ya bei ya hisa.  <response>: Ili kuunda muundo wa mtandao wa neva ambao unaweza kutabiri bei za hisa za siku zijazo kulingana na data ya kihistoria, utahitaji kufuata hatua kadhaa: 1. Kusanya na kuchakata data yako mapema: data ya kihistoria ya hisa hapa, mbinu za uchambuzi wa mfululizo wa saa zitafanya kazi vizuri ili kuchakata mapema. data. Mfano wa uchakataji wa awali wa data unaweza kuwa urekebishaji wa data ambapo data inabadilishwa kuwa na wastani wa sifuri na tofauti ya kitengo 2. Bainisha muundo wako: kuna aina kadhaa za mitandao ya neva inayofanya kazi vizuri na data ya mfululizo wa saa. Kwa utabiri wa hisa, mbinu maarufu ni kutumia Mitandao ya Neural ya Kawaida RNN au miundo ya Kumbukumbu ya Muda Mfupi LSTM. Huu hapa ni mfano wa jinsi ya kufafanua modeli rahisi ya LSTM: python kutoka tensorflow.keras.models huleta Mfuatano kutoka tensorflow.keras.layers huleta LSTM, Dense Weka urefu wa mfuatano seq_length 6 Jenga modeli Mfuatano model.addLSTM50, input_shapeseq_length, 1 model.addDense1 Unganisha kielelezo.compilelossmean_squared_error, optimizeradam 3. Funza kielelezo chako: Kwa kuwa sasa una data yako na umefafanua modeli yako, ni wakati wa kuifunza. Utalazimika kugawanya data yako katika seti za mafunzo na majaribio na kisha utumie seti ya mafunzo kufunza mfano wako. Huu hapa ni mfano wa jinsi ya kuandaa data na kutoa mafunzo kwa modeli: ingiza chatu numpy kama np Ingiza data ya data 20, 19.5, 23, 22.5, 25, 24.5 Pindua data np.array data.reshape-1, 1 data data - data.min data.max - data.min Tayarisha data ya kielelezo X y kwa i katika masafaseq_length, lendata: X.appenddatai - seq_length:i, 0 y.appenddatai, 0 X np.arrayX y np .arrayy X np.reshapeX, X.shape0, X.shape1, 1 Funza kielelezo.fitX, y, epochs100, batch_size10 4. Fanya ubashiri wako: Baada ya kufunza modeli, sasa unaweza kuitumia kufanya ubashiri kuhusu bei za hisa za siku zijazo. Hapa kuna mfano wa jinsi ya kutumia modeli iliyofunzwa kufanya utabiri: python Bashiri thamani inayofuata. 