原文: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 ,AM ,ARMA ,ARIMA 。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。 幾個月前,我的一個朋友 數學家 統計學教授 非平穩時間序列專家 提出讓我研究如何驗證和改進重建恆星光照曲線的技術。事實上,開普 ...

2020-10-06 22:07 0 1957 推薦指數:

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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
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 ...

Wed Sep 01 21:14:00 CST 2021 0 385
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 ...

Tue Aug 23 21:06:00 CST 2016 48 169812
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
 
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