拓端数据tecdat|使用Python中Keras的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
原文链接 ：http://tecdat.cn/?p=19542 时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。 与回归预测建模不同，时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性。 用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络 ...
原文：使用TensorFlow的递归神经网络（LSTM）进行序列预测
本篇文章介绍使用TensorFlow的递归神经网络 LSTM 进行序列预测。作者在网上找到的使用LSTM模型的案例都是解决自然语言处理的问题，而没有一个是来预测连续值的。 所以呢，这里是基于历史观察数据进行实数序列的预测。传统的神经网络模型并不能解决这种问题，进而开发出递归神经网络模型，递归神经网络模型可以存储历史数据来预测未来的事情。 在这个例子里将预测几个函数： 正弦函数：sin 同时存在正弦 ...
2017-11-21 18:16 1 6545 推荐指数：
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/78852816 这篇文章将讲解如何使用lstm进行时间序列方面的预测，重点讲lstm的应用，原理部分 ...
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简介：长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）是一种时间递归神经网络(RNN)，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。 目的：学会使用tf.keras构建lstm神经网络进行 ...
Pytorch循环神经网络LSTM时间序列预测风速
#时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。 #时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络 ...
TensorFlow(十一)：递归神经网络（RNN与LSTM）
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时序预测一直是比较重要的研究问题，在统计学中我们有各种的模型来解决时间序列问题，但是最近几年比较火的深度学习中也有能解决时序预测问题的方法，另外在深度学习领域中时序预测算法可以解决自然语言问题等。 在网上找到了 tensorflow 中 RNN 和 LSTM ...
Tensorflow之基于LSTM神经网络写唐诗
最近看了不少关于写诗的博客，在前人的基础上做了一些小的改动，因比较喜欢一次输入很长的开头句，所以让机器人输出压缩为一个开头字生成两个诗句，写五言和七言诗，当然如果你想写更长的诗句是可以继续改动的。 ...
拓端tecdat|Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23544 原文出处：拓端数据部落公众号 下面是一个关于如何使用长短期记忆网络（LSTM）来拟合一个不稳定的时间序列的例子。 每年的降雨量数据可能是相当不稳定的。与温度不同，温度通常在四季中表现出明显的趋势，而雨量作为一个时间序列可能是相当 ...