原文:基於 Keras 用深度學習預測時間序列

目錄 基於 Keras 用深度學習預測時間序列 問題描述 多層感知機回歸 多層感知機回歸結合 窗口法 改進方向 擴展閱讀 本文主要參考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction With Deep Learning in Keras 原文使用 python 實現模型,這里是用 R 基於 Keras 用深度學習預測時間序列 時間序列預測一直以來是機器學習 ...

2018-02-04 23:30 0 8193 推薦指數:

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深度學習筆記(一) tf.keras 構建lstm神經網絡進行時間序列預測

  簡介:長短期記憶人工神經網絡(Long-Short Term Memory, LSTM)是一種時間遞歸神經網絡(RNN),論文首次發表於1997年。由於獨特的設計結構,LSTM適合於處理和預測時間序列中間隔和延遲非常長的重要事件。   目的:學會使用tf.keras構建lstm神經網絡進行 ...

Sun Mar 07 01:15:00 CST 2021 0 1149
基於深度學習時間序列預測系統——測試心得

寫在測試報告前的一些話: 呼……從最最開始全員被拉上賊船到現在,項目終於有了還算不錯的樣子。這期間算法的不斷出錯曾讓我們一度陷入崩潰,頁面設計的調整也是根本停不下來,但幸運的是我們最終克服了所有的困難,實現了我們的項目——基於深度學習時間序列預測系統。這一個學期里,作為算法組,我們努力的把算法 ...

Fri Jan 04 22:15:00 CST 2019 3 1482
深度學習與Pytorch入門實戰(十四)時間序列預測

筆記摘抄 1. 問題描述 已知 [k, k+n)時刻的正弦函數,預測 [k+t, k+n+t)時刻的正弦曲線。 因為每個時刻曲線上的點是一個值,即feature_len=1 如果給出50個時刻的點,即seq_len=50 如果只提供一條曲線供輸入,即batch ...

Fri Jul 24 07:17:00 CST 2020 0 760
利用深度學習進行時間序列預測

作者|Christophe Pere 編譯|VK 來源|Towards Datas Science 介紹 長期以來,我聽說時間序列問題只能用統計方法(AR[1],AM[2],ARMA[3],ARIMA[4])。這些技術通常被數學家使用,他們試圖不斷改進這些技術來約束平穩和非平穩的時間序列 ...

Wed Oct 07 06:07:00 CST 2020 0 1957
Kesci: Keras 實現 LSTM——時間序列預測

博主之前參與的一個科研項目是用 LSTM 結合 Attention 機制依據作物生長期內氣象環境因素預測作物產量。本篇博客將介紹如何用 keras 深度學習的框架搭建 LSTM 模型對時間序列預測。所用項目和數據集來自:真實業界數據的時間序列預測挑戰。 1 項目簡單介紹 1.1 背景介紹 ...

Thu Jul 05 00:37:00 CST 2018 1 20562
基於 Keras 用 LSTM 網絡做時間序列預測

目錄 基於 Keras 用 LSTM 網絡做時間序列預測 問題描述 長短記憶網絡 LSTM 網絡回歸 LSTM 網絡回歸結合窗口法 基於時間步的 LSTM 網絡回歸 在批量訓練之間保持 LSTM 的記憶 在批量 ...

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