LSTM原理 數(shù)據(jù)集 代碼 本案例主要是，我自己做項(xiàng)目練習(xí)多步預(yù)測(cè)使用，具體公司數(shù)據(jù)集，不能提供。想要做練習(xí)，大家可以參照我給的連接，去他們的博客中學(xué)習(xí)政冻。這個(gè)代碼部分可以不用...
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基于LSTM的時(shí)間序列數(shù)據(jù)(多步)預(yù)測(cè)
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Keras中的LSTM最近做一個(gè)關(guān)于用電負(fù)荷預(yù)測(cè)的項(xiàng)目，想用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試一下线欲，具有時(shí)間特性的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)當(dāng)然非LSTM莫屬了啦明场，但是感覺(jué)自己對(duì)LSTM的輸入和輸出不是很明白，就學(xué)習(xí)順便整理一下吧李丰。 ...
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用 LSTM 做時(shí)間序列預(yù)測(cè)的一個(gè)小例子
問(wèn)題：航班乘客預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)：1949 到 1960 一共 12 年苦锨，每年 12 個(gè)月的數(shù)據(jù)，一共 144 個(gè)數(shù)據(jù)趴泌，單位是 1000下載地址目標(biāo)：預(yù)測(cè)國(guó)際航班未來(lái) 1 個(gè)月的乘客數(shù)...
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經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）原理及示意圖經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 (Empirical Mode Decomposition)簡(jiǎn)介 基礎(chǔ)背景自行搜索 希爾伯特-黃變換包括兩個(gè)步驟： 1.使用 EMD 算法獲得本質(zhì)模態(tài)函數(shù) (I...
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概率分布F(x)和概率密度f(wàn)(x)從數(shù)學(xué)上看逆屡，分布函數(shù)F(x)=P(X<x)，表示隨機(jī)變量X的值小于x的概率踱讨。這個(gè)意義很容易理解。概率密度f(wàn)(x)是F(x)在x處的關(guān)于x的一階導(dǎo)數(shù)砍的，即變化率痹筛。如果在某一x附近...
