原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=23544 原文出處：拓端數據部落公眾號 下面是一個關於如何使用長短期記憶網絡（LSTM）來擬合一個不穩定的時間序列的例子。 每年的降雨量數據可能是相當不穩定的。與溫度不同，溫度通常在四季中表現出明顯的趨勢，而雨量作為一個時間序列可能是相當 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例說明如何使用長短期記憶（LSTM）網絡對序列數據進行分類。 要訓​​練深度神經網絡對序列數據進行分類，可以使用LSTM網絡。LSTM網絡使您可以將序列數據輸入網絡，並根據序列數據的各個時間步進行預測。 本示例使用日語 ...

　　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 ...

本篇文章介紹使用TensorFlow的遞歸神經網絡（LSTM）進行序列預測。作者在網上找到的使用LSTM模型的案例都是解決自然語言處理的問題，而沒有一個是來預測連續值的。 所以呢，這里是基於歷史觀察數據進行實數序列的預測。傳統的神經網絡模型並不能解決這種問題，進而開發出遞歸神經網絡模型，遞歸 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=17748 在數據科學學習之旅中，我經常處理日常工作中的時間序列數據集，並據此做出預測。 我將通過以下步驟： 探索性數據分析（EDA） 問題定義（我們要解決什么） 變量識別（我們擁有什么數據） 單變量分析（了解數據 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=12260 ARIMA模型是一種流行的且廣泛使用的用於時間序列預測的統計方法。 ARIMA是首字母縮寫詞，代表自動回歸移動平均。它是一類模型，可在時間序列數據中捕獲一組不同的標准時間結構。 在本教程中，您將發現如何使用Python開發用於 ...

/78852816 這篇文章將講解如何使用lstm進行時間序列方面的預測，重點講lstm的應用，原理部分 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=16392 對於此示例，我將對R中的時間序列進行建模。我將最后24個觀察值保留為測試集，並將使用其余的觀察值來擬合神經網絡。當前有兩種類型的神經網絡可用，多層感知器；和極限學習機 ...