上周：

1. python验证lstm，效果不好。很多拟合的是直线。C++抄了个lstm，输出也是直线，不知道是程序的问题，还是模型的问题。
2. 尝试bp神经网络求解。代码是抄的。回看天数是写死的，隐层只有一层。调节了隐层节点，学习率，误差率。分数不如AR。
3. 自己写bp，想写的太完美，暂时没写出来。
4. 使用spss看了数据的信息，数据有自相关性，数据间有互相关性。
5. Matlab做了平稳检测，多数数据都是平稳的。随机性检测，当时理解的有问题，以spss的为准。
6. Matlab的拟合工具箱，尝试预测了flavor8，肉眼看效果都不好，没有算准确的数据。需要去做数据预处理，滤波，平滑之类的。

下周

1. 放弃lstm
2. bp神经网络效果不好应该是很多参数设置的问题。可以往后继续研究。

网络部分，把梯度下降调权重那部分理解了，把公式重新看一遍。

程序部分，把自己的程序写出来，程序写活点。

参数部分，把能自动设置的参数自动设置，其他参数学习怎么调。

1. 使用c++实现自相关性分析。互相关暂时不做。
2. 数据预处理，先做个滑动平滑滤波。顺便把arima实现了，试试效果。

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