一、LSTM预测未来一年某航空公司的客运流量 给你一个数据集，只有一列数据，这是一个关于时间序列的数据，从这个时间序列中预测未来一年某航空公司的客运流量。数据形式： 二、实战1）数据下载 你可以google passenger.csv文件，即可找到对应的项目数据，如果没有找到，这里提供数据的下载链接：https://pan.baidu.com/s/1a7h5ZknDyT0az
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2024-05-09 09:36:34
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# 使用 CNN-LSTM 实现时序预测的步骤
在深度学习领域，结合卷积神经网络 (CNN) 和长短时记忆网络 (LSTM) 的模型，能够在时序数据上取得优异的表现，尤其是图像序列或有多个特征通道的数据。接下来，我将通过一个简单的指南帮助你实现 CNN-LSTM 时序预测的 Python 代码。这篇文章将涵盖整个流程，并提供详细的代码注释。
## 实现步骤
我们可以将实现的过程分为以下几个步
背景通过深圳气象局观测到的雷达图数据，每个雷达图覆盖一个目标地点及其周边地区，标记为m*m网格，其中每个网格点记录的是雷达反射率因子值z。这里Z值可以从非常小的数值到大的值，为方便起见，我们使用dBZ来测量这个值：短期降水预测涉及以下信息的分析： 1.当前降水量与雷达折射率之间的关系； 2.雷达图包含当前目标站点及其周边地区的雷达反射率。需要考虑目标地点与周边地区之间的降水关系。我们需要根据雷达值
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2024-04-05 12:05:07
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全国居民用电数据可视化——负荷预测1. 电力系统的负荷预测 提高电力系统负荷预测的准确度，可以提高电网运行的安全性和经济性，并可以改善供电质量。 1）负荷预测的步骤：分析历史数据，找出负荷变化规律，建立预测模型。 2）预测模型：主要分为两种模型，第一种模型为线性变化型模型，第二种模型为周期型模型。 （1）线性变化型模型 （2）周期型模型 注：如果按照线性变化型模型预测出次日
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2024-03-25 16:59:28
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第一部分：从RNN到LSTM1、什么是RNNRNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的
第一次参加竞赛，评测新冠疫情未来预测。 给该地区历史几个月的新冠新增数据，然后预测未来一周的新冠。 官方给的历史数据如下：后面采用的是LSTM进行预测，PyTorch实现：class LSTMpred(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_dim):
super(LSTMpred, self).__init__(
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2023-10-26 14:26:47
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torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1, verbose=False)我自已用代码研究了一遍MultiStepLR()中的last_epoch参数，发现就是个垃圾。一、结论：last_epoch就是个鸡肋的东西 &n
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2024-07-15 05:53:45
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注：非全部翻译，有部分为自我添加，有部分原文未全翻译。全连接或卷积神经网络模型中，网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层，层与层之间都是全连接或部分连接，但每层之间的节点是没有连接的。这样就会存在无法捕捉时序特征的问题。不同时间序列的输入之间没有联系。因此促进了携带时间序列信息的模型的发展，如隐马尔可夫模型HMM等。HMM模型存在一个较严重的问题就是时间和空间复杂度都是O（N^2），当数据集非常大
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2024-05-13 13:09:02
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卷积神经网络(CNN)–几乎听起来像是生物学，艺术和数学的融合。由CNN驱动的深度学习模型现在无处不在，你会发现它们已散布到全球的各种计算机视觉应用程序中。就像XGBoost和其他流行的机器学习算法一样，卷积神经网络通过黑客马拉松(2012年ImageNet竞赛)进入了公众的意识。从那时起，这些神经网络就如火一样吸引了灵感，并扩展到各个研究领域。以下是一些使用CNN的流行计算机视觉应用程序：面部识
1、RNN在DNN和CNN中，训练样本的输入和输出往往都是确定的，并且对单个样本前后之间的关系不关心。这就导致DNN和CNN不好解决训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不一，比如基于时间的序列：一段段连续的语音，一段段连续的文字。这些序列比较长，且长度不一，比较难拆分成一个个独立的样本来通过DNN/CNN进行训练，并且序列前后之间往往有很大的关系。而这正是RNN比较擅长的任务。先晒一张大家经常看
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2024-09-03 12:54:38
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目录一、环境准备1.进入ModelArts官网2.使用CodeLab体验Notebook实例二、SqueezeNet简介1.SqueezeNet实现轻量化的设计原则2.Squeezenet网络结构2.1 Fire模块2.2 SqueezeNet的架构2.3 SqueezeNet的检测精度三、在mindspore框架上实现squeezenet下载并处理数据集可视化数据集构建Fire模块构建Sque
关于传统的DIP中的图像特征,描述子提取及匹配问题,参考 结合openCV学习DIP之传统图像特征与匹配第一部分DIP基础 图像的简单操作imread()加载图像
imread加载图像文件成为Mat对象imread（图像文件名，图像类型，p3）
p3是附加操作IMREAD_UNCHANGED(<0)不做改变加载图像IMREAD_GRAYSCALE(0)原图
参考 cnn对slam的改进1.视觉检测和描述中的CNN方法主要是提升显著点/关键点的检测性能、以及提升关键点的局部描述子性能。为了更好的进行图像匹配。 (1)SuperPoint论文方法 注意这个网络是自监督的，不需要标注。 主要论文SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description 开源代码https://g
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2024-04-16 09:50:04
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模型原理 长短时记忆网络（ Long short-term memory，LSTM ）是一种循环神经网络 (Recurrent neural network, RNN)的特殊变体，具有“门”结构，通过门单元的逻辑控制决定数据是否更新或是选择丢弃，克服了 RNN 权重影响过大、容易产生梯度消失和爆炸的缺点，使网络可以更好、更快地收敛，能够有效提高预测精度。LSTM 拥有三个门， 分别为遗忘门、输入门
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2023-11-03 20:25:00
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在这篇博客中，主要讲解Faster RCNN 从输入图片到得到识别结果的具体流程。上图就是Faster RCNN的整体流程，大致可以分为四个部分： 1.卷积网络提取特征得到Feature map 2.RPN网络生成候选区域，获得前景
回归分析一元线性回归一元线性回归是分析只有一个自变量（自变量x和因变量y）线性相关关系的方法。一个经济指标的数值往往受许多因素影响，若其中只有一个因素是主要的，起决定性作用，则可用一元线性回归进行预测分析。回归分析是研究某一变量（因变量）与另一个或多个变量（解释变量、自变量）之间的依存关系，用解释变量的已知值或固定值来估计或预测因变量的总体平均值。一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量Y的
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2024-02-12 21:55:38
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文章目录论文画图必备网址：搭建网络的步骤搭建网络class1、六步法2、用class类封装神经网络函数3、示例搭建网络sequential1、六步法2、compile()配置神经网络的训练方法Optimizer可选：loss可选：metrics可选：3、fit()执行训练过程4、tf描述卷积层完整代码单张图片预测常见的网络LeNetAlexNetVGGNetInceptionNetResNet总
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2024-02-24 23:02:14
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Prophet 学习笔记-未完入门简介举个?1. 引用模块2. 导入数据3. 建立实例并拟合数据4. 生成时间框5. 执行预测6. 可视化饱和预测增长预测趋势转折点（Trend Changepoints）转折点自动检测拟合方式乘性拟合季节性，节假日影响和额外回归节假日和特殊日期建模 入门运用prophet，首先要创建一个prophet类的实例，然后再通过 fit 和 predict 这两个函数完
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2023-08-15 12:57:20
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模型评估与预测1.1经验误差与过拟合1.2 评估方法1.2.1留出法（hold-out）1.2.2交叉验证法1.2.3 自助法1.3性能度量1.3.1 查准率，查全率，准确率1.3.2 P-R曲线、平衡点和F1度量1.3.2.1 P-R曲线1.3.2.2 平衡点(BEP)1.3.2.3 F1度量1.3.3 ROC与AUC1.4 偏差与方差1.5正则化线性回归的偏差-方差模型1.5.1 正则化线性
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2024-04-15 13:32:13
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AI预测相关目录 AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测 文章目录AI预测相关目录一、VMD介绍二、CNN-LSTM三、VMD与CNN-LSTM的适配性1.VMD2.cnn-lstm总结 一、VMD介绍VMD（变分模态分解）是一种信号处理技术，用于将复杂的非线性或非平稳信号分解成
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2024-06-18 05:53:58
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