Python中利用LSTM模型进行时间序列预测分析
时间序列模型 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。 举个栗子：根据过去两年某股票的每天 ...
原文：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 此示例中，神经网络用于使用 年 月至 年 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 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 允许分析具有长期依赖性的顺序或有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。 与ARIMA等模型相 ...
2019-05-24 17:51 0 567 推荐指数：
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