预测模型建模时序数据的预测通常建模为利用历史数据值预测未来的数据走势。简单的数学表示： x => S => x^‘ 其中： x = {x_1,x_2,…,x_t} 表示历史数据， S 表示预测系统， x^‘ 表示预测结果。预测可分为短期预测（单步预测）和长期预测（多步预测）短期预测的数学表示： x_{t+1}^‘ = f(x_1,x_2,…,x_t) 其中 x_{t+1}^‘ 是 t+
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2023-12-26 17:07:02
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本篇博客是我学习博主写的pytorch的ssd的博客后写的。 侵删这篇博客将要讲述ssd的预测效果与预测过程是怎么实现的# Adapted from https://github.com/Hakuyume/chainer-ssd
def decode(loc, priors, variances):
boxes = torch.cat((
#首先计算先验框调整之后的中心的位
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2023-11-18 13:56:54
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一、导入需要用到的库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torch.optim as optim
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
%matplotlib inline二、数据查看fea
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2024-03-01 13:05:48
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时间序列预测任务PyTorch数据集类——TimeSeriesDataSet 类详解当进行时间序列预测或时间序列分析时，通常需要对数据进行预处理和转换以提高模型的效果和准确性。TimeSeriesDataSet 类是为这些目的而创建的 PyTorch 数据集类，提供了一些自动化的功能，使得预处理和转换变得更加方便和高效。该类可以用于多种时间序列预测任务，例如预测股票价格、交通流量、能源消耗等。Py
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2023-08-12 20:11:53
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目录一、原理介绍1. 加载模型与参数2. 读取图片3. 图片预处理4. 把图片转换为tensor5. 增加batch_size的维度6. 模型验证6.1 模型的初步输出 6.2 输出预测值概率最大的值和位置 6.3 把tensor转为numpy6.4 预测类别二、代码1. 对单张图片做预测2. 对整个文件夹图片做预测 &
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2023-08-14 10:29:54
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PyTorch实战气温预测任务数据集介绍项目目录训练代码 注意：仅记录学习过程，如有侵权联系删除 任务本次任务是进行气温预测，数据集链接https://www.kaggle.com/datasets/ns0720/tempscsv，数据集下载有困难的评论区留言，作为全面学习PyTorch实战的第一章，我们会使用比较原始的方法写整个训练过程，除了反向传播由PyTorch代码调用自行计算。数据集介
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2023-09-25 19:50:23
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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. 数据处理III. LSTM模型IV. 训练/测试V. 源码及数据 I. 前言在前面的一篇文章PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）中，我们利用LSTM实现了负荷预测，但我们只是简单利用负荷预测负荷，并没有利用到其他一些环境变量，比如温度、湿度等。本篇文章主要考虑用PyTorch搭建LSTM实现多变量时间序列预测。II. 数据处理数据集为某个地区某段时间内的电
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2023-08-10 12:49:29
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一、环境配置 1.python 3.8 2.torch 1.9.1+cu102 3.visdom (画图工具)二、数据准备（模拟数据） （目标任务：根据现有数据，预测未来数据）&nbs
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2023-08-10 19:28:51
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一、数据预处理私家车轨迹数据在获取后，会存在一系列数据的质量问题，如数据缺失、冗余，在对移动轨迹数据分析和挖掘前，根据不同的应用场景和研究目标，对原始数据进行有效的预处理。主要介绍私家车的行程数据的预处理方法，选取了7个主要的字段：ObjectID, StartTime, StartLon, StartLat, StopTime, StopLon, StopLat由于车辆在实时动态的获取数据，并且
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2023-08-24 12:10:50
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此外，本系统的研究与实现对于提升呼和浩特的城市形象、打造智慧城市也具有重要意义。通过提供准确、及时的天气预报服务，有助于保障城市的安全运行和居民的健康生活。##二、国内外研究现状国内研究现状在国内，基于Python爬虫和Django框架的天气预报数据可视化系统的研究与实践逐渐增多。许多学者和开发者利用这些技术，从不同的角度对天气预报数据进行了深入的挖掘和可视化展示。例如，有研究团队利用Python
作者 | 李秋键引言：近些年来，“预测”一词在各个领域被频繁提及，所谓预测，实际上就是根据历史规律，推测未来结果。在科学技术发展有限的过去，预测主要是利用经验去推测未来，随着社会的发展，对预测的客观性和准确性提出了更高的要求，简单的经验推理已无法满足社会的需求。近几十年来，随着人工智能技术的发展，出现了新型的预测方法，人工神经网络预测技术正是其中佼佼者。人工神经网络预测技术一经面世就展现
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2024-06-12 06:05:59
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目录引言其他数据预处理技巧划分数据集创建自己的数据集构建Dataset子类创建自己的数据集（Dataset子类实例化）数据加载器DataLoader的功能使用DataLoader结束语 引言在当今的深度学习时代，PyTorch已经成为许多机器学习研究者和工程师的首选框架。然而，仅仅依赖优秀的模型架构并不足以实现卓越的预测性能。在将数据输入模型之前，对其进行适当的预处理是至关重要的。在这篇文章中，
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2024-08-20 07:51:02
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目录I. 数据集II. 特征构造III. 数据处理1.数据预处理2.数据集构造IV. ANN模型1.模型训练2.模型预测及表现V. 源码及数据 I. 数据集 数据集为Barcelona某段时间内的气象数据，其中包括温度、湿度以及风速等。本文将简单搭建来对风速进行预测。II. 特征构造对于风速的预测，除了考虑历史风速数据外，还应该充分考虑其余气象因素的影响。因此，我们根据前24个时刻的风速+其余
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2023-08-12 19:50:38
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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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# PyTorch LSTM模型用于一维数据预测
在机器学习和深度学习领域，时间序列数据的预测是一个重要而具有挑战性的问题。其中，LSTM(Long Short-Term Memory)模型是一种常用的循环神经网络(RNN)架构，特别适用于处理时间序列数据。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch库构建一个LSTM模型，用于预测一维时间序列数据。
## LSTM简介
LSTM是一种特殊类型
原创
2024-07-01 06:54:44
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（为什么网上有文章我要转载？因为公司的电脑有时候限制某些网站，我怕某些时候看不到！）LSTM入门例子：根据前9年的数据预测后3年的客流（PyTorch实现） LSTM入门例子：根据前9年的数据预测后3年的客流（PyTorch实现） 曾伊言 曾伊言 强化学习 ElegantRL 373 人赞同了该文章 网络上流传广泛的LSTM结构图：LSTM结构图，我将Concatenate操作涂上橙色，标上图注
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2024-08-09 00:01:30
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入学之后，老板就着手我们开始做实验，复现了几个基础的分类的项目，回过头来再看刘二大人的这个基于PyTorch实现线性回归的视频，还是能很顺利的理解，现作以记录。知识点的梳理：数据集的选取：在pytorch中使用mini-batch，则数据集需要是矩阵的形式 每行一个数据，这样该列表就表示为一个1×3的矩阵，且数据类型是tensor类型，适用于后面的反向传播。 且对于mini-batch的解释，这里
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2023-11-20 05:13:02
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很久之前，利用过传统的机器学习方法进行过房价的预测，但那时候的影响因素太少，而且还都是整数形式的，这次咱试一下有几十个影响因素的房价预测。首先咱看看数据，截图如下：数据链接：https://pan.baidu.com/s/1kq7l3JQpafxdkupO54Oebw 提取码：ziv2在整个流程中，我觉得最重要的还是数据的预处理，因为这个数据，我们可以看见很多字符串，我们必须把这些字符串转化为数字
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2024-04-01 06:52:55
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预测模型1. 时间序列分析2.机器学习预测模型2.1 决策树2.2 支持向量机回归(SVR) 如果得到一份数据集，任务是要预测出一系列的值，而在预测任务中，我们大多数都采用的是拟合的方法，这篇文字主要介绍三种预测方法时间序列分析，灰色预测模型，神经网络。 1. 时间序列分析时间序列也叫动态序列，数据是按时间和数值性成的序列。而时间序列分析有三种作用，大致可以描述为描述过去，分析规律，预测将来。
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2023-09-07 16:38:26
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