作者：沂水寒城本文主要是基于LSTM（Long Short-Term Memory）长短期记忆神经网络来实践多变量序列预测，并完成对未来指定步长时刻数据的预测、分析和可视化，手把手教你去搭建属于自己的预测分析模型。本文主要分为：LSTM模型简介、数据探索分析、模型构建测试三个部分。一、LSTM模型简介既然说到了LSTM，就要简单的介绍一下RNN（Recurrent Neural Netw
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2023-10-05 20:08:31
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目录单步预测与多步预测的联系多步预测方法（1）Direct Multi-step Forecast Strategy （直接多步预测策略）（2）Recursive Multi-step Forecast （递归多步预测策略）（3）Direct-Recursive Hybrid Strategies（直接递归混合多步预测策略）预测模式单步预测与多步预测的联系 &nb
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2023-10-19 08:06:23
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```mermaid
flowchart TD
start((开始))
step1[准备数据集]
step2[构建模型]
step3[训练模型]
step4[预测结果]
end((结束))
start --> step1
step1 --> step2
step2 --> step3
step3 --> st
原创
2024-03-11 04:00:07
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机器学习和深度学习已越来越多应用在时序预测中。ARIMA 或指数平滑等经典预测方法正在被 XGBoost、高斯过程或深度学习等机器学习回归算法所取代。尽管时序模型越来越复杂，但人们对时序模型的性能表示怀疑。有研究表明，复杂的时序模型并不一定会比时序分解模型有效（Makridakis, 2018）。技术提升技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。好的文章离不开粉丝的分享、推荐，资料干货、资料分享、数据
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2023-09-30 21:18:21
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1简介近年来，随着机器学习与深度学习的发展，以及 Amazon SageMaker(https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/)等机器学习平台的成熟，数据科学家们不再需要关心底层的基础设施及构建复杂的训练与推理环境，从而可以把主要的时间与精力放在数据与算法本身。在机器学习变得更容易的今天，越来越多的传统行业已经开始使用机器学习算法来解决现实中的问题，降低成本及提升效率
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2024-05-10 12:34:07
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# Python 多步预测指南
在数据科学与机器学习的领域中，多步预测（Multi-Step Forecasting）是指在时间序列数据中，我们不仅要预测下一个时间点的值，还要预测未来多个时间点的值。这篇文章将向你介绍如何使用 Python 实现多步预测，并提供一份详细的代码示例。
## 流程步骤
首先，我们来看实现多步预测的步骤。以下是整个过程的流程表：
| 步骤 | 描述
程序是由多条指令构成的，程序的运行便是cpu一条一条执行程序指令的过程。一条指令的执行过程大致可以分为加载指令，翻译指令，加载数据，执行运算，更新数据几个阶段，每个阶段都由单独的运算单元去执行。为了提高性能，各阶段是并行执行的，即当前指令的流程到了执行运算阶段，下一条指令的流程有可能已经到了加载数据阶段。这样做至少有两个优点：单元复用和并行执行。即使同一个阶段，多条指令流程也是可以并行执行的，如执
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2024-09-30 06:17:51
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目录I. 前言II. 单步滚动预测III. 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 II. 单步滚动预测比如前10个预测后3个：我们首先利用[1…10]预测[11’]，然后利用[2…10 11’]预测[12’]，最后再利用[3…10 11’ 12’]预测[13’]，也就是为了得到多个预测输出，我们直接预测多次，并且在每次预测时将之前的预测
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2023-10-09 05:54:35
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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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# 多步预测的基本流程与实现
多步预测是时间序列预测中的一个重要任务，尤其在机器学习和深度学习领域。本文将引导你通过 PyTorch 实现一个简单的多步预测模型，以便于你更好地理解过程。我们将一步步介绍整个实现流程，并提供详尽的代码注释。
## 整体流程
以下是实现多步预测的流程图，展示了每一步的主要任务。
```mermaid
gantt
title 多步预测流程
sec
1.单步预测所谓单步预测，就是每—次预测的时候 输入窗口 只 预测 未来一个值。单步预
原创
2022-11-24 14:03:26
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1、项目介绍技术栈： Python语言、Flask框架、MySQL数据库、Bootstrap框架、css+js+HTML 天气预测： weather_yuce.py 机器学习——线性回归(Linear Regression) 预测算法 基于Django的天气数据爬虫可视化分析系统是一个用于收集、分析和展示天气数据的Web应用程序。该系统基于Django框架，利用爬虫技术从可靠的天气数据源获取数据，
# LSTM 单变量多步预测的实现指南
长短期记忆网络（LSTM）是一种在时间序列预测中表现优异的递归神经网络（RNN）。在本指南中，我们将从零开始实现一个单变量多步预测的LSTM模型。首先，我们将简要描述整个流程，并以表格的方式呈现步骤，接着逐步细化每一步的实现代码。
## 流程步骤概述
下面的表格总结了实现LSTM 单变量多步预测的主要步骤：
| 步骤 | 描述
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
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2024-07-25 20:27:57
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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
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2024-01-31 00:10:27
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知识点数据集的标准化数据集的划分Sigmoid 函数乳腺癌的预测数据集的预处理import pandas as pd
df = pd.read_csv(
'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/2534/breast_cancer.csv', index_col=False)
df 可以看到该数据集合一共有 569 条数据，每条数据有 30 个和乳腺癌相
距离上一篇文章，正好两个星期。 这篇文章9月15日 16：30 开始写。 可能几个小时后就写完了。用一句粗俗的话说， “当你怀孕的时候，别人都知道你怀孕了， 但不知道你被日了多少回 ” ，纪念这两周的熬夜，熬夜。 因为某些原因，文章发布的有点仓促，本来应该再整理实验和代码比较合适。文章都是两个主要作用： 对自己的工作总结， 方便自己回顾和分享给有兴趣的朋
机器学习多步预测是指根据过去的观察和趋势，对未来的多个时间点进行预测。这种预测在金融、气候、能源等领域有广泛应用。然而，这一过程并不简单，常常会面临诸多挑战。本文将详细分析在实现机器学习多步预测过程中遇到的问题，并给出相应的解决方案。
## 问题背景
在实施机器学习多步预测时，我们注意到一个明显的现象：模型在预测后几步时的准确率显著下降。这种情况下，领导层对模型的表现产生了怀疑，认为该模型无法
说明：《pytorch车型细分类网络》、这篇文章代码有错误。我稍微调整了一下，可以正常跑了。标题：pytorch动手实践：pytorch车型细分类网络1）讲解，代码，主要参考知乎文章《pytorch车型细分类网络》，代码规范，容易读懂，但是原文代码跑不通。我调试修改了一下可以跑通了，小白可参考本篇的源码。2）本项目是关于车型分类，resnet50网络，可供基础学习使用。3）下载数据：下载链接《10
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2024-09-21 22:28:18
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各位朋友大家好，今天来讲一下LSTM时间序列的预测进阶。 现在我总结一下常用的LSTM时间序列预测：1.单维单步（使用前两步预测后一步） 可以看到trainX的shape为 (5,2) trainY为(5,1) 在进行训练的过程中要将trainX reshape为 (5,2,1)(LSTM的输入为 [samples, timesteps, features] 这里的timesteps为步数，fea
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2024-01-08 13:58:17
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