基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 适合多输入变量的神经网络模型一直让开发人员很头痛，但基于（LSTM）的循环神经网络能够几乎可以完美的解决多个输入变量的问题。 基于（LSTM）的循环神经网络可以很好的利用在时间序列预测上，因为很多古典的线性方法难以适应多变...
基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud LSTM是一种时间递归神经网络，它出现的原因是为了解决RNN的一个致命的缺陷。原生的RNN会遇到一个很大的问题，叫做The vanishing gradient problem for RNNs，也就是后面时间的节点会出现...
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