原文:時間序列深度學習:狀態 LSTM 模型預測太陽黑子

目錄 時間序列深度學習:狀態 LSTM 模型預測太陽黑子 教程概覽 商業應用 長短期記憶 LSTM 模型 太陽黑子數據集 構建 LSTM 模型預測太陽黑子 若干相關包 數據 探索性數據分析 . 使用 COWPLOT 可視化太陽黑子數據 . 計算 ACF 回測:時間序列交叉驗證 . 開發一個回測策略 . 可視化回測策略 用 Keras 構建狀態 LSTM 模型 . 單個 LSTM 模型 . . 可 ...

2018-06-02 23:58 7 2488 推薦指數:

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時間序列深度學習:seq2seq 模型預測太陽黑子

目錄 時間序列深度學習:seq2seq 模型預測太陽黑子 學習路線 商業中的時間序列深度學習 商業中應用時間序列深度學習 深度學習時間序列預測:使用 keras 預測太陽黑子 遞歸神經網絡 ...

Thu Aug 09 08:00:00 CST 2018 0 1545
LSTM時間序列預測模型

LSTM時間序列預測模型 長短期記憶(long short-term memory,LSTM)。本節將基於pytorch建立一個LSTM模型,以用於航班乘客數據的預測,這里將直接按照代碼塊進行解釋。 https://stackabuse.com ...

Sat Jun 13 02:53:00 CST 2020 0 1613
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 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 ...

Mon Feb 05 07:30:00 CST 2018 0 8193
Python代寫利用LSTM模型進行時間序列預測分析 - 預測愛爾蘭的電力消耗

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=6663 此示例中,神經網絡用於使用2011年4月至2013年2月期間的數據預測都柏林市議會公民辦公室的能源消耗。 每日數據是通過總計每天提供的15分鍾間隔的消耗量來創建的。 LSTM簡介 LSTM(或長期短期存儲器網絡)允許分析具有長期 ...

Sat May 25 01:51:00 CST 2019 0 567
LSTM進行時間序列預測

LSTM(long short-term memory)長短期記憶網絡是一種比較老的處理NLP的模型,但是其在時間序列預測方面的精度還是不錯的,我這里以用“流量”數據為例進行時間序列預測。作者使用的是pytorch框架,在jupyter-lab環境下運行。 導入必要的包 加載數據集 ...

Wed Sep 01 21:14:00 CST 2021 0 385
 
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