# PyTorch LSTM 时序预测
近年来，时序数据的分析和预测在金融市场、气象预报、健康监控等众多领域都得到了广泛的应用。长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），能够处理和预测序列数据。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现 LSTM 模型进行时序预测。
## 什么是 LSTM？
LSTM 是由 Hochreiter
为了解决传统RNN无法长时依赖问题，RNN的两个变体LSTM和GRU被引入。LSTMLong Short Term Memory，称为长短期记忆网络，意思就是长的短时记忆，其解决的仍然是短时记忆问题，这种短时记忆比较长，能一定程度上解决长时依赖。 上图为LSTM的抽象结构，LSTM由3个门来控制，分别是输入门、遗忘门和输出门。输入门控制网络的输入，遗忘门控制着记忆单元，输出门控制着网络的输出。最为
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2023-09-17 11:57:46
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深度学习应用方面繁多，涉及的知识、函数众多，本文只针对时序神经网络模型，并且是基于数据的回归问题进行阐述与解析，不涉及图像、文本等应用场景的介绍。首先是引入库引入库：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.kera
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2024-03-26 11:45:06
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# LSTM Attention 时序预测 PyTorch 实现指南
## 引言
LSTM（长短期记忆）模型是一种常用的循环神经网络（RNN）模型，而注意力机制能够提高模型对关键信息的关注程度。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现 LSTM Attention 模型来进行时序预测。我们假设读者已经对 Python 和 PyTorch 有一定的了解。
## 整体流程
下面是整个实现过程的步骤
原创
2023-12-14 07:06:29
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文章目录1. 长短期记忆1.1 输入门、遗忘门和输出门1.2 候选记忆细胞1.3 记忆细胞1.4 隐藏状态2. 读取数据集3. 从零开始实现3.1 初始化模型参数4. 定义模型4.1 训练模型并创作歌词5 简洁实现小结 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. 长短期记忆LSTM 中
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2024-03-03 12:12:04
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# 使用PyTorch进行天气时序预测的LSTM模型实战
在这篇文章中，我们将通过PyTorch构建一个简单的LSTM模型来进行天气的时序预测。以下是整个流程的概览和具体实现步骤。
## 整个流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 构建LSTM模型 |
| 4 | 定义损失
RNN的变形GRU用于处理序列信息。通常应用于自然语言处理、时间序列预测、文本情感分类等。RNN具有这种能力的原因是，它的神经元能够记住之前的输入的信息，在一定程度上实现了输入序列的信息融合，并予以计算推测。目录1.RNN神经网络的连接方式2.LSTM的核心思想1.RNN神经网络的连接方式RNN神经网络的在某一时间步的连接方式与一般的神经网络连接方式相同。这个连接可大致分为三个部分：输入层，隐藏层
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2023-09-08 07:37:45
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时序预测 | KAN+LSTM时间序列预测（Python）
原创
2024-06-26 16:31:37
1069阅读
先附上张玉腾大佬的内容，我觉得说的非常明白，原文阅读链接我放在下面，方面大家查看。LSTM的输入与输出：output保存了最后一层，每个time step的输出h，如果是双向LSTM，每个time step的输出h = [h正向, h逆向] (同一个time step的正向和逆向的h连接起来)。h_n保存了每一层，最后一个time step的输出h，如果是双向LSTM，单独保存前向和后向的最后一个
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2024-06-24 18:30:35
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深浅拷贝这个概念只要时间一长不用，立马就会混乱，也真是让人愁的慌?下面的案例就很好的讲述了赋值、浅拷贝和深拷贝的概念，让我们一起来康康吧~ 先说赋值,赋值就是一个容器有多个标签lst = [1,2,3,[6,7,8]]我们在程序这样写,当成程序执行完这两行的时候,内容空间发生的变化就是下图:一个列表用两个标签,通过标签lst 找到的和标签lst1找到的是同一个,图中的那些一长串数字就是内
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2024-06-04 13:51:53
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加载资源import numpy as np
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F加载数据：加载《安娜·卡列尼娜》文本文件并将其转换为整数(根据自己的需求，上传文件)。# open text file and read in data as `text`
with open('data/anna.txt'
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2024-07-16 07:10:22
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时序预测 | MATLAB实现基于QPSO-LSTM、PSO-LSTM、LSTM时间序列预测
原创
2024-03-12 11:07:24
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容
原创
2022-12-17 13:37:57
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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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时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比
原创
2024-03-12 16:07:26
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时序预测 | 基于LSTM-Transformer的时间序列预测（Python）
原创
2024-07-02 13:58:41
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文章目录1.数据集2.数据读取和预处理番外：语言模型初窥3.定义网络4.训练模型5.测试模型6.可视化 1.数据集由于计算资源的限制，本文选取的是英文小说《小王子》来进行训练。而且只选取了其5/25章来训练，模型可谓相当小，但是麻雀虽小五脏俱全。数据集下载（已经设置了不需要积分）：。本文语言模型效果：2.数据读取和预处理没有下载好torchtext的，自己pip install 一下。from
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2024-10-10 17:29:22
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时序预测 | MATLAB实现基于PSO-LSTM、LSTM时间序列预测对比
原创
2024-03-11 10:36:37
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LSTM - 长短期记忆网络，特殊的RNN，能够学习长依赖关系。结构原理也十分的简单易懂。 先来看看RNN和LSTM长啥样先，不急~~标准的RNN长这个样：而标准的LSTM长这个样：！！！！在RNN中一个Cell输出的ht和Ct是相同的，而LSTM的一个cell输出的ht和Ct是不同的下面对图里的一些组件说明：依次是神经网络层、向量点积/向量乘法… 我们称下图中的一个绿色框为一个cell（细胞
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2023-10-08 11:40:28
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光伏功率预测！Transformer-LSTM、Transformer、CNN-LSTM、LSTM、CNN五模型时序预测
