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 ...
原文：PyTorch学习笔记9--案例4,5: Pytorch LSTM 时间序列预测
时间序列预测案例一: 正弦波 PyTorch 官方给出了时间序列的预测案例: https: github.com pytorch examples tree master time sequence prediction 这是一个初学者上手的例子。它有助于学习pytorch和时间序列预测。本例中使用两个LSTMCell单元来学习从不同相位开始的一些正弦波信号。在学习了正弦波之后，网络试图预测未来的 ...
2020-04-17 09:50 0 5201 推荐指数：
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