lstm时间序列_第6页-阿里云

【LSTM时序预测】基于长短记忆神经网络LSTM实现交通流时间序列单步预测含验证和预测未来附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法神经网络预测 ...

时序预测 | MATLAB实现IWOA-LSTM和LSTM时间序列预测(改进的鲸鱼算法优化长短期记忆神经网络)

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LSTM对比Bi-LSTM的电力负荷时间序列预测（Matlab）

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利用VAE和LSTM生成时间序列

随着时间的推移，用于生成的深度学习模型的使用正变得越来越流行。这些类型的模型被称为生成算法，在研究一个参考群体后被用于在各个领域生成新的和不可见的样本。这些技术最著名的应用是在计算机视觉领域，各种应用程序可以生成以前不存在的图像。生成模型的效用是多种多样的和领域相关的。它们可以用于以快速的方式创建新...

使用LSTM深度学习模型进行温度的时间序列单步和多步预测（三）

结果可视化plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.plot(pivoted.index, pivoted.temp_absolute_original, color=’blue’, label=’original’) plt.plot(pivoted.index, pivo...

使用LSTM深度学习模型进行温度的时间序列单步和多步预测（二）

timesteps-样本的长度。功能-使用的功能数量。建模之前的第一件事是将2D格式的数据转换为3D数组。以下功能可以做到这一点：例如，如果我们假设整个数据是数据的前10行，那么我们将过去3个小时用作特征，并希望预测出1步：def create_X_Y(ts: np.array, lag=1, n_...

使用LSTM深度学习模型进行温度的时间序列单步和多步预测（一）

本文的目的是提供代码示例，并解释使用python和TensorFlow建模时间序列数据的思路。本文展示了如何进行多步预测并在模型中使用多个特征。本文的简单版本是，使用过去48小时的数据和对未来1小时的预测(一步)，我获得了温度误差的平均绝对误差0.48(中值0.34)度。利用过去168小时的数据并提...