Kesci： Keras 实现 LSTM——时间序列预测
博主之前参与的一个科研项目是用 LSTM 结合 Attention 机制依据作物生长期内气象环境因素预测作物产量。本篇博客将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测。所用项目和数据集来自：真实业界数据的时间序列预测挑战。 1 项目简单介绍 1.1 背景介绍 ...
原文：keras-anomaly-detection 代码分析——本质上就是SAE、LSTM时间序列预测
keras anomaly detection Anomaly detection implemented in Keras The source codes of the recurrent, convolutional and feedforward networks auto encoders for anomaly detection can be found in keras anoma ...
2018-10-25 18:10 0 1116 推荐指数：
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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 ...
Python代写利用LSTM模型进行时间序列预测分析 - 预测爱尔兰的电力消耗
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6663 此示例中，神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测都柏林市议会公民办公室的能源消耗。 每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。 LSTM简介 LSTM（或长期短期存储器网络）允许分析具有长期 ...
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