基于self-attention的BILSTM时间序列预测Python程序 特色：1、单变量，多变量输入，自由切换 2、单步预测，多步预测，自动切换 &n
一、 数据集1. 数据分析 首先，先看看数据集长什么样。 这是最简单的单变量时间序列数据，是自2016/11/01到2021/10/29的上证医疗指数收盘价，由于这是单变量时间序列数据，所以不需要考虑特征工程，对
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2024-04-16 10:08:26
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在自然语言处理中会有这样一种情况：句子的前后之间有着某种关联。而有着这种关联的句子如果在适当的模型中进行训练就能够实现预测下一个词出现的可能性。但典型的CNN网络并不能通过训练获取这种前后关联的时序关系，它不能保持之前所习得的知识。而RNN就解决了这个问题，RNN(Recurrent Neural Network
前言：本例使用的是一个天气时间序列数据集，由德国耶拿的马克思普朗克生物地球化学研究所的气象站记录，这个例子作为初学者必看的例子之一，在这个数据集中，每十分钟记录14个不同的量（比如风向、湿度等），其中包含多年的记录。最原始的数据可以追溯到2003年，我们利用此数据构建模型，输入最近的一些数据，比如几天的，可以预测出24h之后的气温。数据集的样子如下：话不多说，直接上代码 一、代码impo
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2024-04-14 14:20:07
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录1. 引言2. CNN用于时序数据回归的优点3. CNN用于时序数据回归的缺点4. 代码实例总结 1. 引言时序数据回归预测在许多领域中都非常重要，包括金融市场预测、天气预测、能源消耗预测等。CNN，作为一种深度学习模型，通常与图像识别和处理任务关联在一起。然而，近年来，研究人员发现CNN也非常适合处理时序数据。2. CNN
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2024-08-08 22:12:50
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光伏功率预测！Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型时序预测
时间倒回2020年4月，疫情肆虐，当时大家应该都在家里网上上课、远程工作，我也一样郁闷的在家上网课。闲来无事，那我们就来预测一下疫情吧，当时4月份正赶上意大利疫情巨变，确诊人数猛涨，那就决定用意大利的数据来预测，这篇就分享一下去年我学习实践的历程吧，正好也能作为笔记，方便以后回顾回顾。正文开始： 用LSTM网络及其三种变体网络来预测意大利新冠疫情每日新增确诊人数，难点在于由于训练集的数据较少，如果
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2024-03-26 11:21:06
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写在前面下面的这篇文章主要教大家如何搭建一个基于CNN-LSTM的股票预测模型，并将其用于股票价格预测当中。原代码在文末进行获取。1CNN-LSTM模型这篇文章将带大家通过Tensorflow框架搭建一个基于CNN-LSTM的简单股票价格预测模型，这个模型首先是将一个窗口的股票数据转换为一个2D的图像数据，然后通过CNN进行特征提取。具体地，定义一段股票序列为：其中，每个x是一个m维的向量，这样得
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2024-03-16 07:37:04
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本节将介绍另一种常用的门控循环神经网络：长短期记忆（long short-term memory，LSTM）。它 比门控循环单元的结构稍微复杂一点。1.1、数据集和问题定义 import torch
import torch.nn as nn
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import m
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2023-12-06 16:58:10
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LSTM ->Long Short-Term Memory，长短时记忆神经网络，1997年提出，主要用于解决RNN没办法长时间记忆（对于很久前的信息RNN会有一种失效的问题），是一种基于RNN变化的神经网络（使得神经网络具有对很久前的信息仍有记忆效果），现广泛应用于自然语言处理（NLP），时间序列预测和构建一些高层次的模型。我们先透过LSTM的模型内部，去挖掘LSTM学习长期依赖信息的秘密：
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2024-08-09 00:07:02
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LSTM网络LSTM网络和传统MLP是不同的。像MLP，网络由神经元层组成。输入数据通过网络传播以进行预测。与RNN一样，LSTM具有递归连接，使得来自先前时间步的神经元的先前激活状态被用作形成输出的上下文。和其他的RNN不一样，LSTM具有一个独特的公式，使其避免防止出现阻止和缩放其他RNN的问题。这，以及令人影响深刻的结果是可以实现的，这也是这项技术得以普及的原因。RNNs一直以来所面临的一个
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2024-02-19 11:40:37
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KNN应用1、KNN简介1.1 KNN算法优缺点2、KNN算法的思想3、最佳K值的选择4、相似度的度量方法4.1 距离定义4.2 欧式距离4.3 曼哈顿距离4.4 余弦相似度4.5 杰卡德相似系数5、K-近邻的分类决策规则6、KNN算法从零实现（基于Python）6.1 伪代码6.2 Python代码实现7、近邻样本的搜寻方法7.1 KD搜寻树7.1.1 KD树的构建7.1.2 KD树的搜寻8、
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2024-05-08 21:42:48
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LSTM在时间序列预测方面的应用非常广，但有相当一部分没有考虑使用多长的数据预测下一个，类似AR模型中的阶数P。我基于matlab2021版编写了用LSTM模型实现多步预测时间序列的程序代码，可以自己调整使用的数据“阶数”。序列数据是我随机生成的，如果有自己的数据，就可以自己简单改一下代码，读取txt或excel都可以。注意读取后的序列必须命名
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2024-04-01 09:41:51
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在很多的时间序列预测任务中，利用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的混合模型是目前常见的深度学习解决方案之一。CNN和LSTM各自有不同的特长，CNN擅长局部模式的捕捉，LSTM擅长捕捉序列的长依赖关系。通过混合这两种网络，可以非常好地学习时间序列数据中的复杂模式。核心原理CNN 部分：CNN 的优势在于能够从输入数据中提取局部特征。对于时间序列预测问题，时间序列可以看作一维数据序
一、简介 波士顿房价数据集包括506个样本，每个样本包括12个特征变量和该地区的平均房价 房价（单价）显然和多个特征变量相关，不是单变量线性回归（一元线性回归）问题 选择多个特征变量来建立线性方程，这就是多变量线性回归（多元线性回归）问题二、核心步骤 使用Tensorflow进行训练的核心步骤： （1） 准备数据 （2） 构建模型 （3） 训练模型 （4） 进行预测三、准备数据 3.1）数据获取
CPO-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM四模型对比多变量时序预测
在很多的时间序列预测任务中，利用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的混合模型是目前常见的深
Long Short-Term Memory networks（长-短期记忆网络），简称 LSTMs，可用于时间序列预测。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。本文介绍了如何为一系列标准时间序列预测问题开发一套LSTM模型。本文旨在为每种类型的时间序列问题提供所对应模型的示例，你可以依此为模板，针对自己的业务需求进行修改。本文的主要内容为：如何开发适用于单变量时间序列预测的
注解：
fun_data()函数生成训练数据和标签，同时生成测试数据和测试标签
HIDDEN_SIZE = 128，使用128维的精度来定义LSTM的状态和输出精度,就是LSTM中的h,clstm_model()函数定义了一个可重入的模型，
分别由评估函数和训练函数调用，在训练前使用空模型预测并输出未训练数据并可视化
通过with tf.variable_scope("lstm_model",r
介绍许多文章关注二维卷积神经网络。它们特别用于图像识别问题。1D CNN在一定程度上被涵盖，例如用于自然语言处理(NLP)。很少有文章解释如何构建一个1D CNN。本文试图弥补这一差距。什么时候应用1D CNN?CNN可以很好地识别数据中的简单模式，然后使用这些模式在更高的层中形成更复杂的模式。当您希望从整体数据集的较短(固定长度)片段中获得有趣的特征，且特征在片段中的位置相关性不高时，1D CN
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2024-02-28 19:38:52
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