# 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
【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
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今天我给大家介绍一个国外深度学习大牛Jason Brownlee写的一篇关于多变量时间序列预测的博客，我在原文的代码基础上做了一点点修改，只是为了便于大家更好的理解。在本文中，您将了解如何在Keras深度学习库中为多变量时间序列预测开发LSTM模型。读完成本文后，您将了解：如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据。如何准备数据并使LSTM适合多变量时间序列预测问题。如何进行预测并将结果重新调
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2024-06-06 22:54:24
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目录I. 多模型滚动预测II. 代码实现2.1 数据处理2.2 模型搭建2.3 模型训练/测试2.4 实验结果III. 源码及数据 I. 多模型滚动预测所谓多模型滚动预测：还是前10个预测后3个为例：首先需要按照多模型单步预测的方式训练3个模型，然后模型1利用[1…10]预测[11’]，然后模型2利用[2…10 11’]预测[12’]，最后由模型3利用[3…10 11’ 12’]预测[13’]。
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2023-10-12 10:15:26
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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
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在使用tensorflow构建lstm网络时，在网上看了不少文章，大部分都是忽略细节，重要的地方一带而过，不重要的地方长篇大论。最近仔细看了看，决定总结一下，供大家参考，错误的地方还望指正。 我这里主要要介绍的细节，主要包括参数 num_units和sequence_length的理解，以及 tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell 和 tf.nn.dynamic_rnn 两个常见
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2024-01-09 23:06:23
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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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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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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
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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本文尝试应用长短期记忆（LSTM，Long Short-Term Memory）神经网络模型对月度时序数据进行预测，样本时序数据时间跨度2017年1月至今，同时对多个目标变量时序数据进行预测。本文主要参考了《python预测之美》部分章节内容，暂不做详尽的理论说明与代码解释，仅做个人积累记录使用，如有侵权或不合规请及时联系处理~目录1、样本数据获取2、数据预处理3、重构数据结构，划分训练集与测试集
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2024-01-04 00:38:08
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1. LSTM 网络基本原理
2. 使用 Python 包 torch 实现网络构建、训练与验证
使用Python构建LSTM网络实现对时间序列的预测1. LSTM网络神经元结构 LSTM网络 神经元结构示意图 \(t\)，LSTM网络神经元接收该时刻输入信息 \(x_t\)，输出此时刻的隐藏状态 \(h_t\
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2023-06-26 15:24:47
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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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在这个博文中，我将探索如何使用单变量长短期记忆（LSTM）模型进行预测，并通过一系列的备份策略、恢复流程以及灾难场景的应对等，确保在运用此技术的过程中提供更高的可靠性和高效性。
## 备份策略
为了有效地管理我们的模型和数据，我设计了一个系统的备份策略。通过备份，我们能确保在任何情况下都能安全地恢复模型和数据：
```mermaid
flowchart TD
A[开始备份] -->
时间序列预测（二）基于LSTM的销售额预测小O：小H，Prophet只根据时间趋势去预测，会不会不太准啊小H：你这了解的还挺全面，确实，销售额虽然很大程度依赖于时间趋势，但也会和其他因素有关。如果忽略这些因素可能造成预测结果不够准确小O：那有没有什么办法把这些因素也加进去呢？小H：那尝试下LSTM吧～LSTM是一个循环神经网络，能够学习长期依赖。简单的解释就是它在每次循环时，不是从空白开始，而是记
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2024-06-08 17:16:18
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# LSTM多变量输入单变量输出预测Python实现
## 简介
本文将教会刚入行的开发者如何使用LSTM模型进行多变量输入单变量输出的预测。LSTM是一种循环神经网络，适用于处理具有长期依赖关系的序列数据。我们将使用Python编程语言和Keras库来实现这个任务。
## 步骤概述
下面是我们将要执行的步骤的概述。我们将使用表格来展示每个步骤的名称和目标。
```mermaid
journ
原创
2023-08-25 10:40:49
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一、本文介绍本文给大家带来的实战内容是利用PyTorch实现LSTM-GRU模型，LSTM和GRU都分别是RNN中最常用Cell之一，也都是时间序列预测中最常见的结构单元之一，本文的内容将会从实战的角度带你分析LSTM和GRU的机制和效果，同时如果你是时间序列中的新手，这篇文章会带你了解整个时间序列的建模过程，同时本文的实战代码支持多元预测单元、单元预测单元、多元预测多元，本文的实战内容通过时间序
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2024-08-09 00:01:27
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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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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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负荷预测 | Matlab基于TCN-LSTM-Attention单输入单输出时间序列多步预测
原创
精选
2024-06-05 10:36:19
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