原文:使用keras的LSTM进行预测----实战练习

代码 效果图 结论 只测试了mod 的情况,效果不好. 训练数据精度可以达到三分之二左右,测试数据的精度只有四分之一。头脑风暴,几乎可以反其道而行之 可能不失为可行之策。 下一步: .画出后 个数据k线图,看是否是震荡区间,亦或是趋势区间 .换别的指标看看 ...

2019-01-03 21:15 1 5739 推荐指数:

查看详情

深度学习笔记(一) tf.keras 构建lstm神经网络进行时间序列预测

  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 ...

Sun Mar 07 01:15:00 CST 2021 0 1149
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 ...

Thu Jul 05 00:37:00 CST 2018 1 20562
基于 KerasLSTM 网络做时间序列预测

目录 基于 KerasLSTM 网络做时间序列预测 问题描述 长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法 基于时间步的 LSTM 网络回归 在批量训练之间保持 LSTM 的记忆 在批量 ...

Sat Feb 17 20:55:00 CST 2018 0 5647
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 ...

Wed Nov 22 02:16:00 CST 2017 1 6545
LSTM:在Python中使用PyTorch使用LSTM进行时间序列预测

原文链接: https://stackabuse.com/time-series-prediction-using-lstm-with-pytorch-in-python/ 时间序列数据,顾名思义是一种随时间变化的数据类型。例如,24小时时间段内的温度,一个月内各种产品的价格,一个特定 ...

Fri May 28 01:35:00 CST 2021 0 9092
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM