Python中利用LSTM模型進行時間序列預測分析
時間序列模型 時間序列預測分析就是利用過去一段時間內某事件時間的特征來預測未來一段時間內該事件的特征。這是一類相對比較復雜的預測建模問題，和回歸分析模型的預測不同，時間序列模型是依賴於事件發生的先后順序的，同樣大小的值改變順序后輸入模型產生的結果是不同的。 舉個栗子：根據過去兩年某股票的每天 ...
原文：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 此示例中，神經網絡用於使用 年 月至 年 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 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 允許分析具有長期依賴性的順序或有序數據。當涉及到這項任務時，傳統的神經網絡不足，在這方面，LSTM將用於預測這種情況下的電力消耗模式。 與ARIMA等模型相 ...
2019-05-24 17:51 0 567 推薦指數：
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