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 模型對時間序列做預測。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 ...
原文：keras-anomaly-detection 代碼分析——本質上就是SAE、LSTM時間序列預測
keras anomaly detection Anomaly detection implemented in Keras The source codes of the recurrent, convolutional and feedforward networks auto encoders for anomaly detection can be found in keras anoma ...
2018-10-25 18:10 0 1116 推薦指數：
相關推薦
時間序列預測——Tensorflow.Keras.LSTM
;display=line 2、LSTM預測 3、運行效果  ...
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 ...
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 ...
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 ...
用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 ...
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 ...
LSTM 文本情感分析/序列分類 Keras
LSTM 文本情感分析/序列分類 Keras 請參考 http://spaces.ac.cn/archives/3414/ neg.xls是這樣的 pos.xls是這樣的 neg=pd.read_excel(‘neg.xls’,header ...