文章目录0 前言1 数据集介绍2 开始分析2.1 单变量分析2.1.1 温度变量2.2 将特征和标签切片2.3 建模2.4 训练模型2.5 多变量分析2.5.1 压强、温度、密度随时间变化绘图2.5.2 将数据集转换为数组类型并标准化2.5.3 多变量建模训练训练3 最后 0 前言? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求
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2024-07-25 15:10:57
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? 本文为?365天深度学习训练营 中的学习记录博客? 参考文章：第R2周：LSTM-火灾温度预测（训练营内部可读）? 作者：K同学啊 任务说明：数据集中提供了火灾温度（Tem1）、一氧化碳浓度（CO 1）、烟雾浓度（Soot 1）随着时间变化数据，我们需要根据这些数据对未来某一时刻的火灾温度做出预测（本次任务仅供学习）?要求： 1了解LSTM是什么，并使用其构建一个完整的程序
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2023-12-27 18:58:02
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本文的目的是提供代码示例，并解释使用python和TensorFlow建模时间序列数据的思路。本文展示了如何进行多步预测并在模型中使用多个特征。本文的简单版本是，使用过去48小时的数据和对未来1小时的预测(一步)，我获得了温度误差的平均绝对误差0.48(中值0.34)度。利用过去168小时的数据并提前24小时进行预测，平均绝对误差为摄氏温度1.69度(中值1.27)。所使用的特征是过去每小时的温度
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2023-11-16 20:09:23
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# PyTorch LSTM 多变量预测温度
## 1. 引言
近年来，深度学习在各个领域中取得了巨大的成功，其中包括时间序列数据的预测。时间序列数据预测是指根据过去的观测结果来预测未来的数值。其中，LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），在时间序列数据预测中表现出色。本文将介绍如何使用PyTorch来实现一个基于LSTM的多变量预测温度模型
原创
2023-08-20 08:52:26
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时间序列数据，顾名思义是一种随时间变化的数据类型。例如，24小时时间段内的温度，一个月内各种产品的价格，一个特定公司一年的股票价格。高级的深度学习模型，如长短期记忆网络(LSTM)，能够捕捉时间序列数据中的模式，因此可以用来预测数据的未来趋势。在本文中，您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数据进行未来预测。 Dataset and Problem Definition我们将使用的数据
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2023-07-17 13:47:35
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import pandas as pd
import numpy as np
from typing import List
import matplotlib.pyplot as plt
TARGET_TEMP = 50
TIME = pd.Timestamp.now()
# 出炉时长: 距离当前时间的出炉时长
# 时长: 某时间点距离当前时间的时长
# 预测温度: 当前时间的物料温度
#
原创
2024-02-27 16:34:12
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前言：本例使用的是一个天气时间序列数据集，由德国耶拿的马克思普朗克生物地球化学研究所的气象站记录，这个例子作为初学者必看的例子之一，在这个数据集中，每十分钟记录14个不同的量（比如风向、湿度等），其中包含多年的记录。最原始的数据可以追溯到2003年，我们利用此数据构建模型，输入最近的一些数据，比如几天的，可以预测出24h之后的气温。数据集的样子如下：话不多说，直接上代码 一、代码impo
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2024-04-14 14:20:07
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一、使用RNN识别手写数字1、什么是RNNRNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前面的数据有关系。
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2024-07-11 09:57:24
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卡尔曼滤波（Kalman Filter）能用于各种状态的预测（温度、湿度、距离等可量化值），并基于测量情况对预测结果进行校正。卡尔曼滤波主要基于两组数据：预测的状态和预测误差测量的状态和测量误差因为各种噪声的存在，预测误差和测量误差都不可忽略，两者的大小共同决定了相信预测多一些还是相信测量多一些。 假设FK用于对位置的预测，那么我们要预测变量有二：位置和速度。 本文把公式的推导分为6个步骤：状态预
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2023-12-17 08:36:31
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## 神经网络预测温度
在过去的几十年中，神经网络已经成为机器学习和人工智能领域的重要工具。神经网络是一种模拟人脑工作原理的算法，它可以由大量的神经元构成，通过学习和调整神经元之间的连接权重来进行预测和分类任务。其中，神经网络的应用非常广泛，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。在本文中，我们将介绍如何使用神经网络来预测温度。
### 数据收集和处理
要构建一个可以预测温度的神经网络模型，
原创
2023-08-27 11:50:39
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Pytorch中的nn.LSTMPytorch中LSTM总共有7个参数，前面3个是必须输入的input_size – The number of expected features in the input xhidden_size – The number of features in the hidden state hnum_layers –
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2023-09-27 13:21:19
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一、研究背景近些年来，受全球气候变化的影响，极端天气事件频发，高温、严寒、干旱、暴雨等天气不断影响人们的生产和生活。国家对气象领域的关注越来越多，人们对天气预测正确率的要求逐渐提高。而气温、风速等要素的预测是国家和民众关注的重点之一，也是气象人员研究的重点课题。 随着人工智能的热潮席卷全球，深度学习方法被运用到各行各业。深度学习用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征的方法对输入数据进行表征学习，
# Python 检测温度的教程
随着物联网的发展，温度检测在很多场景中越来越重要。作为一名刚入行的小白，你可能会觉得这个任务复杂，但是只要掌握了流程，就能轻松实现。本文将带你一步一步实现Python检测温度的功能。
## 流程步骤
下面是整个任务的流程步骤表：
| 步骤 | 描述 |
|-------|----------------------
/**
* 功能：有个机器人坐在X*Y网格的左上角，只能向右、向下移动。机器人从(0,0)到(X,Y)有多少种走法。
* 进阶：假设有些点为“禁区”，机器人不能踏足。找出一条路径，让机器人从左上角移动到右下角。
*/
解答：
排列组合问题：共有(X+Y)!/X!Y!
进阶问题有两种方法：
方法一：
//递归法
/**
* 思路：自上而下
* 从终点往回走，试着找出到其相邻点的路径。
*/
publ
传统的神经网络一般都是全连接结构，且非相邻两层之间是没有连接的。对输入为时序的样本无法解决，因此引入了RNN（可以查看具体的RNN含义和推导），但是会存在梯度消失（不同的隐层之间会存在过去时刻对当前时刻的影响因素，但随着时间跨度的变大这种影响会削弱）。因此引入LSTM1 LSTM算法小结 LSTM：是对RNN算法的改
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2023-12-19 21:28:02
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LSTM是RNN的改进型，传统RNN模型会随着时间区间的增长，对早期的因素的权重越来越低，有可能会损失重要数据。而LSTM模型通过遗忘门、输入门、输出门三个逻辑，来筛选和保留数据。 原理详解可以参考如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM这个博主讲的非常通俗易懂，本文主要是项目实操。实验环境Windows11、python3.8、Keras框架、Tensorflow实验目的使用新冠疫情历史每日新
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2023-10-07 13:34:46
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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于单变量时间序列数据，我们将使用单列进行预测。正如我们所见，
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2023-08-12 20:12:01
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一、lstm介绍长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，目前比较流行。二、理论介绍2.1长短时记忆网络的思路：原始 RNN 的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。再增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，称为单元状态(cell state)。上图是lstm的
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2023-08-30 10:44:42
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# Python温度传感器测温度程序实时温度实现指南
在现代科技的应用中，温度传感器是一种常见的设备，尤其在物联网（IoT）和智能家居系统中。通过使用Python，你可以轻松地实时读取温度数据。本文将指导你逐步实现一个简单的温度监测程序，以便你更好地理解整个流程。
## 流程概览
首先，我们需要明确整个项目的步骤。以下是该项目的具体流程表：
| 步骤 | 说明
原创
2024-08-21 08:18:55
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# 用Python实现视频测温
随着技术的进步，通过视频监控进行测温已经成为一种新趋势，特别是在疫情期间。本文将指导你如何使用Python实现视频中物体的测温。接下来，我们将分步骤介绍整个过程，并附上必要的代码和解释。
## 流程概述
| 步骤 | 说明 |
|------|------------------------------|
| 1
原创
2024-08-30 08:52:29
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