摘要：文章讨论了多变量灰色预测模型的建模方法及其算法思想，得到了多变量灰色预测模型的检验方法。为了简化模型求解，给出多变量灰色预测模型的MATLAB 程序实现。通过应用实例说明算法程序的应用和效果。关键词：多变量；灰色预测模型；算法；MATLAB引言自从邓聚龙教授提出灰色系统理论以来，灰色预测模型在许多领域得到了广泛应用。许多的研究工作者对于动态微分方程模型GM（1，1）进行了广泛的研究，为了提高
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2023-08-02 23:17:31
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上一篇：机器学习笔记(3)——梯度下降算法一、多变量线性回归及其预测函数和代价函数的定义目前为止，我们探讨了单变量的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数、楼层等，构成一个含有多个变量的模型，探讨多变量线性回归问题。如下表所示，其中 x(i)：表示第i个样本的各个特征的值组成的向量。 x(i)j：表示第i个样本中第j个特征的值预测函数：那么这样多变量的模型的预测函数就和之前单变量的
!""# 年 ! 月 引 言 自从邓聚龙教授提出灰色系统理论以来，灰色预测模型在许多领域得到了广泛应用。许多的研究工作者对 于动态微分方程模型 $%( &， &)进行了广泛的研究，为了 提高模型精度，提出了一些改进的 $%( &， &)模型’&(!)。近 年来* 许多文献从不同的角度给出了非等间距灰色预测模型的改进’+,-)，然而实际的社会、经济系统中往往包
1.有因变量，则建立有监督模型有监督模型具有两大通用目的：1）分析哪些自变量对因变量存在显著影响作用， 2）通过选择对因变量存在影响的自变量，建立预测因变量取值的预测模型。1）因变量为连续变量（建立的模型称为回归预测模型），自变量为连续变量时，可选择回归分析，方差分析；自变量为分类变量或分类+连续变量，可选择带虚拟变量的回归分析、联合分析、方差分析。 2）因变量为分类变量（建立的模型称为分类预测模
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2023-08-02 12:13:38
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随着现代化水泥工厂的控制水平不断提高,如何更好的稳定生产，降低消耗和排放，提高产能和质量，控制成本，成为企业的一个重要课题。而水泥成本中能源占了大约70%，通过利用先进的过程优化控制技术，可以达到提高产量、降低成本的目标。在现有的各种高级过程优化控制方案中，以多变量的非线性优化控制效果为最佳，其不同于传统的模糊控制和专家系统。非线性优化控制能够在水泥厂快速实施，从而增加产量并降低生产成本。成
长短期记忆网络，简称LSTMs，可以应用于时间序列预测。有许多类型的 LSTM 模型可用于每种特定类型的时间序列预测问题。在本文中，我将分享一系列标准时间序列预测问题开发一套 LSTM 模型。本文的目的是针对每种类型的时间序列问题提供独立示例作为模板，你可以复制该模板并针对你的特定时间序列预测问题进行调整。 文章目录技术提升单变量 LSTM 模型数据准备Vanilla LSTMStacked LS
1、前情分析在现实世界的预测问题中，试图共同学习多个时间序列时经常遇到的一个挑战是，时间序列的数量级差异很大，而且数量级的分布具有很强的倾斜性。这个问题如图1所示，图中显示了亚马逊销售的数百万件商品的销售速度(即平均每周销售一件商品)的分布情况。分布在几个数量级上，近似幂律。 据我们所知，这一发现是新的(尽管可能并不令人惊讶)，并且对试图从这些数据集学习全局模型的预测方法具有基本意义。由于该分布的
文章目录前言一、灰色预测（法）1.定义2.如何预测3.灰色预测的四种常见类型二、灰色关联度分析灰色关联度三、灰色生成数列四、灰色模型GM(1,1)五、灰色预测步骤 前言灰色系统的应用一、灰色预测（法）1.定义灰色预测法：一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法灰色预测：对 在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程 进行预测2.如何预测灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度（进行关联分析）
看到网上一个个代码都要钱，自己写了个LSTM分享一下，新手写的代码，有问题轻喷。。。主程序，文件名随便 import torch
import time
import pandas as pd
import numpy as np
import torch.nn as nn
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from func
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2023-09-05 15:20:24
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目录I. 前言II. seq2seqIII. 代码实现3.1 数据处理3.2 模型搭建3.3 模型训练/测试3.4 实验结果IV. 源码及数据 I. 前言系列文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch中利用LSTMCell搭建多层LSTM实现时间序列预测PyTorch搭建LSTM实现
仅仅是为了记录一下自己的学习过程，所有的代码和数据集均来自于互联网，也会放在我的Github上。数据集采用的是飞机航班的数据集，对其进行读取之后可视化效果如图，可以看到有着一些周期性的规律，非常适合于RNN这样的来进行预测1.导入相关的包导入相关的包，其中最后一行的Variable感觉可有可无，我给注释掉之后也能正常的运行，不知道有没有大佬可以赐教一下，不甚感激。import torch
impo
使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。在本文中我们将使用深度学习方法 (LSTM) 执行多元时间序列预测。我们先来了解两个主题——什么是时间序列分析？什么是 LSTM？时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。 它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。 未来的数据将取决于它以前的值。在现实世界的案例中，我们主要有两种类型的时间序列分析——单变量时间序列多元时间序列对
## 使用Python进行多变量预测的流程
在机器学习项目中，进行多变量预测主要包括以下几个步骤：数据准备、特征选择、模型选择、模型训练、模型评估和预测。这个过程可以帮助我们预测目标变量，以便进行更好的决策。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[特征选择]
B --> C[模型选择]
C --> D[模型训练]
Pytorch 循环神经网络 RNN0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 循环神经网络1.1 潜变量自回归模型 使用潜变量 1.2 RNN 更新隐藏状态： 去掉 就是普通的 MLP。 输出：1.3 基于 RNN 的语言模型1.4 困惑度（
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2023-08-23 13:03:05
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文章目录5 基于pytorch神经网络模型进行气温预测5.1 实现前的知识补充5.1.1 神经网络的表示5.1.2 隐藏层5.1.3 线性模型出错5.1.4 在网络中加入隐藏层5.1.5 激活函数5.1.6 小批量随机梯度下降5.2 实现的过程5.2.1 预处理5.2.2 搭建网络模型5.3 简化实现5.4 评估模型 5 基于pytorch神经网络模型进行气温预测在前面的学习中，我们已经有了一个
多维时序 | MATLAB实现基于VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、LSSVM的多变量时间序列预测对比 目录多维时序 | MATLAB实现基于VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、LSSVM的多变量时间序列预测对比预测效果基本介绍程序设计学习总结参考资料 预测效果基本介绍多维时序 | MATLAB实现基于VMD-SSA-LSSVM、S
在我们的实际生活中遇到的问题一般都有多个变量影响，就拿上个例子房价来说，影响房价的因素还有地段、朝向、面积大小等等，所以必须采用多变量，这样拟合的模型才更准确。模型：这里考虑了四个因素对房价的影响，如下图所示：变量类型分为x1、x2、x3、x4，其中n表示特征的数量m表示样本数。根据上面的多变量模型建立假设函数：如下图所示，我们把x0设为1，另外写成X列向量和θ列向量，最后整个假设模型函数写成θ的
使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。我们先来了解两个主题：什么是时间序列分析？什么是 LSTM？时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。在现实世界的案例中，我们主要有两种类型的时间序列分析：单变量时间序列多元时间序列对于单变量时间序列数据，我们将使用单列进行预测。正如我们所见，只有一列，因此即
基于Keras的LSTM多变量时间序列预测 传统的线性模型难以解决多变量或多输入问题，而神经网络如LSTM则擅长于处理多个变量的问题，该特性使其有助于解决时间序列预测问题。
我在几个月前接触深度学习，学习LSTM，后来写了一篇文章《基于pytorch的LSTM预测实现（入门级别）》。距离现在已经过去了好几个月，作为一个已经入门的学习者来说，我觉得有必要去说明几点。1.对于现在市面上的这种滑动窗口的代码，这种真的只适合入门级别，写写水刊论文。没法实现需要的一些功能，在此基础上改进也非常困难！ 如果有幸运者看到我这篇文章，恭喜你少走许多弯路，我之前没有师兄领路，一步步自己
