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 ...
原文：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 recurrent neural network, RNN 。相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立 ...
2019-05-21 13:36 5 6925 推荐指数：
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