150342107gaoxinyavolatile的作用：volatile的作用是作为指令关键字，确保本条指令不会因编译器的优化而省略，且要求每次直接读值，它在多处理器开发中保证了共享变量的“可见性”，可见性的意思是当一个线程修改一个共享变量时，另外一个线程能读到这个修改的值。Java语言规范第三版中对volatile的定义如下： java编程语言允许线程访问共享变量，为了确保共享变量能被准确和一
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2023-08-30 13:32:28
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这是在看了台大李宏毅教授的深度学习视频之后的一点总结和感想。看完介绍的第一部分RNN尤其LSTM的介绍之后，整个人醍醐灌顶。本篇博客就是对视频的一些记录加上了一些个人的思考。
0. 从RNN说起循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如
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2024-08-09 00:01:40
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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
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2023-11-30 22:10:47
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1评论
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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本人笨笨，几百年没写blog了实在是学了忘忘了学，知识点又杂，大概零零碎碎写一点点，没有售后（。），反正比一上来就默认你啥都知道好（一点点而已）（大佬请跳过，看这个纯属浪费您时间，本人废话很多。千万不要抄！我真的很菜就是记录一下自己的思路而已！！欢迎大家提出BUG！！土下座！！！1.影响因子选择当然得借鉴别人论文，我又没学过金融知识，所以整理了26个影响因子。（想起来再补上表进行了如下处理：1.1
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
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2023-09-29 15:06:30
355阅读
本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法
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2024-06-06 21:36:24
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# Python 实现 CNN LSTM 多变量时间序列预测
在当前深度学习盛行的时代，时间序列预测成为了许多领域（如金融、气候变化、交通预测等）的重要任务。结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）可以帮助我们处理这一问题。本文将会带您逐步理解并实现 CNN LSTM 多变量时间序列预测。
## 1. 整体流程
首先，我们要明确整个任务的步骤。下表展示了我们将要进行的步骤：
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
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2023-10-11 20:27:07
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## Python LSTM 多变量预测
在机器学习中，特别是时间序列预测领域，长短期记忆（LSTM）网络是一种广泛使用的循环神经网络（RNN）变体。LSTM 网络可以处理并预测时间序列数据中的长期依赖关系，非常适合多变量预测问题。本文将介绍如何使用 Python 和 Keras 库构建一个简单的 LSTM 模型进行多变量预测。
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备数据。假设我们有一个
【时间序列预测/分类】 全系列60篇由浅入深的博文汇总
前三篇文章，讨论了单变量、多变量和多步时间序列预测。对于不同的问题，可以使用不同类型的LSTM模型，例如Vanilla、Stacked、Bidirectional、CNN-LSTM、Conv LSTM模型。这也适用于涉及多变量和多时间步预测的时间序列预测问题，但可能更具挑战性。本文将介绍多变量多时间步预测LSTM模型，主要内容如下：多变量输入
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2023-12-04 21:13:57
296阅读
前言
LSTM 航空乘客预测单步预测的两种情况。 简单运用LSTM 模型进行预测分析。
加入注意力机制的LSTM 对航空乘客预测采用了目前市面上比较流行的注意力机制，将两者进行结合预测。
多层 LSTM 对航空乘客预测 简单运用多层的LSTM 模型进行预测分析。
双向LSTM 对航空乘客预测双向LSTM网络对其进行预测。
MLP多层感知器 对航空乘客预测简化版 使用MLP 对航空乘客预测
CNN
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2024-04-02 11:04:30
190阅读
Transformer-LSTM预测 | Matlab实现Transformer-LSTM多变量时间序列预测
原创
2024-07-16 16:36:40
186阅读
适合多输入变量的神经网络模型一直让开发人员很头痛，但基于（LSTM）的循环神经网络能够几乎可以完美的解决多个输入变量的问题。基于（LSTM）的循环神经网络可以很好的利用在时间序列预测上，因为很多古典的线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。在本教程中，你会看到如何在Keras深度学习库中开发多变量时间序列预测的LSTM模型。读完本教程后，你将学会： &nbs
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2023-11-01 12:53:10
343阅读
多维时序 | MATLAB实现LSTM多变量时间序列预测
原创
2022-12-15 15:13:24
1296阅读
多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测 目录多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果基本介绍MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测，CNN-LSTM结合注意力机制多变量时间序列预测。模型描述Matlab实现CNN-LSTM-At
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2024-01-04 06:46:26
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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。
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2023-12-23 21:36:06
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在当今的机器学习应用中，LSTM（长短期记忆网络）因其在处理时间序列数据和多变量预测方面的出色表现而受到广泛关注。尤其是在实现多变量单步预测时，LSTM展示了其强大的建模能力。本文将详细记录一个关于“python lstm多变量单步预测”的解决过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和迁移方案等方面。
## 备份策略
在进行LSTM多变量单步预测时，首先需要对模型和数据进
前言：其实之前就已经用过 LSTM 了，是在深度学习框架 keras 上直接用的，但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解，心里牵挂着难受呀！今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文，看完这后，焕然大悟，对 LSTM 的结构理解基本上没有太大问题。此博文写得真真真好！！！为了帮助大家理解，也是怕日后自己对这些有遗忘的话可以迅速回想起来，所以打算对原文写个翻译。首先声明，由于本人水
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2024-10-06 13:48:05
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一、引言单变量和多变量时序数据的单站点单步预测，好多小伙伴最近问我这个LSTM模型数据的输入的格式是怎么样的，今天我专门写一篇文章来聊一聊这个问题，希望对大家有所启发和帮助。二、实现过程2.1 单变量时序数据1、原始data原始数据是一个144行1列的（144，1）的dataframe：2、数据集按照8：2划分，并进行归一化处理train_data_scaler是一个（115，1）的二维数组：&n
