文章目录5 基于pytorch神经网络模型进行气温预测5.1 实现前的知识补充5.1.1 神经网络的表示5.1.2 隐藏层5.1.3 线性模型出错5.1.4 在网络中加入隐藏层5.1.5 激活函数5.1.6 小批量随机梯度下降5.2 实现的过程5.2.1 预处理5.2.2 搭建网络模型5.3 简化实现5.4 评估模型 5 基于pytorch神经网络模型进行气温预测在前面的学习中，我们已经有了一个
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
转载
2023-09-29 15:06:30
271阅读
仅仅是为了记录一下自己的学习过程，所有的代码和数据集均来自于互联网，也会放在我的Github上。数据集采用的是飞机航班的数据集，对其进行读取之后可视化效果如图，可以看到有着一些周期性的规律，非常适合于RNN这样的来进行预测1.导入相关的包导入相关的包，其中最后一行的Variable感觉可有可无，我给注释掉之后也能正常的运行，不知道有没有大佬可以赐教一下，不甚感激。import torch
impo
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
转载
2023-09-05 15:20:24
277阅读
点赞
上一篇：机器学习笔记(3)——梯度下降算法一、多变量线性回归及其预测函数和代价函数的定义目前为止，我们探讨了单变量的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数、楼层等，构成一个含有多个变量的模型，探讨多变量线性回归问题。如下表所示，其中 x(i)：表示第i个样本的各个特征的值组成的向量。 x(i)j：表示第i个样本中第j个特征的值预测函数：那么这样多变量的模型的预测函数就和之前单变量的
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
转载
2023-10-11 20:27:07
0阅读
【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
链路预测是网络科学里面的一个经典任务，其目的是利用当前已获取的网络数据（包含结构信息和属性信息）来预测网络中会出现哪些新的连边。本文计划利用networkx包中的网络来进行链路预测，因为目前PyTorch Geometric包中封装的网络还不够多，而很多网络方便用networkx包生成或者处理。环境配置首先，安装一个工具包，DeepSNAP。这个包提供了networkx到PyTorch Geome
转载
2023-08-28 10:48:03
109阅读
!""# 年 ! 月 引 言 自从邓聚龙教授提出灰色系统理论以来，灰色预测模型在许多领域得到了广泛应用。许多的研究工作者对 于动态微分方程模型 $%( &， &)进行了广泛的研究，为了 提高模型精度，提出了一些改进的 $%( &， &)模型’&(!)。近 年来* 许多文献从不同的角度给出了非等间距灰色预测模型的改进’+,-)，然而实际的社会、经济系统中往往包
转载
2023-11-01 12:59:15
125阅读
## 使用Python进行多变量预测的流程
在机器学习项目中，进行多变量预测主要包括以下几个步骤：数据准备、特征选择、模型选择、模型训练、模型评估和预测。这个过程可以帮助我们预测目标变量，以便进行更好的决策。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[特征选择]
B --> C[模型选择]
C --> D[模型训练]
PCA降维—知识点简述及代码实现应用数据降维的目的特征值分析PCA的工作原理代码实现 应用数据PCA降维适用于特征属性为连续数值型数据，目标变量为标称型数据的数据集，例如下面的西瓜数据集：密度含糖量是否好瓜10.6970.460是20.7740.376是30.6340.264否40.6080.318否50.5560.215否注： 当然这里是假设西瓜“是否好瓜”仅受这两个因素的影响，真实情况下西瓜
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。
1、前情分析在现实世界的预测问题中，试图共同学习多个时间序列时经常遇到的一个挑战是，时间序列的数量级差异很大，而且数量级的分布具有很强的倾斜性。这个问题如图1所示，图中显示了亚马逊销售的数百万件商品的销售速度(即平均每周销售一件商品)的分布情况。分布在几个数量级上，近似幂律。 据我们所知，这一发现是新的(尽管可能并不令人惊讶)，并且对试图从这些数据集学习全局模型的预测方法具有基本意义。由于该分布的
长短期记忆网络，简称LSTMs，可以应用于时间序列预测。有许多类型的 LSTM 模型可用于每种特定类型的时间序列预测问题。在本文中，我将分享一系列标准时间序列预测问题开发一套 LSTM 模型。本文的目的是针对每种类型的时间序列问题提供独立示例作为模板，你可以复制该模板并针对你的特定时间序列预测问题进行调整。 文章目录技术提升单变量 LSTM 模型数据准备Vanilla LSTMStacked LS
摘要：文章讨论了多变量灰色预测模型的建模方法及其算法思想，得到了多变量灰色预测模型的检验方法。为了简化模型求解，给出多变量灰色预测模型的MATLAB 程序实现。通过应用实例说明算法程序的应用和效果。关键词：多变量；灰色预测模型；算法；MATLAB引言自从邓聚龙教授提出灰色系统理论以来，灰色预测模型在许多领域得到了广泛应用。许多的研究工作者对于动态微分方程模型GM（1，1）进行了广泛的研究，为了提高
转载
2023-08-02 23:17:31
225阅读
随着现代化水泥工厂的控制水平不断提高,如何更好的稳定生产，降低消耗和排放，提高产能和质量，控制成本，成为企业的一个重要课题。而水泥成本中能源占了大约70%，通过利用先进的过程优化控制技术，可以达到提高产量、降低成本的目标。在现有的各种高级过程优化控制方案中，以多变量的非线性优化控制效果为最佳，其不同于传统的模糊控制和专家系统。非线性优化控制能够在水泥厂快速实施，从而增加产量并降低生产成本。成
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
多维时序 | MATLAB实现基于VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、LSSVM的多变量时间序列预测对比 目录多维时序 | MATLAB实现基于VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、LSSVM的多变量时间序列预测对比预测效果基本介绍程序设计学习总结参考资料 预测效果基本介绍多维时序 | MATLAB实现基于VMD-SSA-LSSVM、S
在统计学里，对特定变量之间的关系进行建模、分析最常用的手段之一就是回归分析。回归分析的输出变量通常记做Y，也称为因变量(dependent)、响应变量(response)、被解释变量(explained)、被预测变量(predicted)、从属变量(regressand)；输入变量通常记做x1,…,xp，也称为自变量(independent)、控制变量(control&controlled
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
