Advertisement

对需求进行预测，需要借助双向长短期记忆 (biLSTM) 网络。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过运用双向长短期记忆网络 (biLSTM) 模型来进行需求预测，这构成了一个回归分析任务。 在此任务中，我们的目标是基于先前记录中的三个关键因素，来准确地预估未来的需求量。 用户可以灵活地调整所选因素的数量，例如，可以修改过去记录的数量。 同样地，输入数据的数量也可以进行相应的调整； 譬如，您可以选择包含过去的需求数据，或者则去除某些输入变量以优化模型。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用MATLAB R2019b进行基于双向长短时记忆(BiLSTM)的需求预测
    优质
    本研究运用MATLAB R2019b软件平台，采用双向长短时记忆网络（BiLSTM）模型，对需求数据进行了深入分析与精准预测，为决策提供了有力支持。 使用MATLAB R2019b进行双向长短时记忆（BiLSTM）的需求预测。
     
  • 基于Bayes优化的双向长短期记忆网络(Bayes-BiLSTM)回归预测(Matlab代码,需2019及以上版本)
    优质
    本项目采用Bayesian优化技术与双向长短期记忆神经网络相结合的方法，用于高效准确的时间序列回归预测。配套提供适用于Matlab 2019及以上版本的完整源码实现。 基于贝叶斯优化的双向长短期记忆网络（Bayes-BiLSTM）回归预测方法，在MATLAB 2019及以上版本中的实现代码。该代码实现了R²、MAE、MSE、RMSE以及MAPE等评价指标，并且具有极高的代码质量，便于学习和替换数据。
     
  • 利用长短期记忆网络（LSTM）进行预测分析
    优质
    本项目采用长短期记忆网络(LSTM)模型，专注于时间序列数据的深度学习技术研究与应用，以提高预测准确度。 基于长短期记忆网络模型（LSTM）的预测方法能够有效处理序列数据中的长期依赖问题，在时间序列分析、自然语言处理等领域展现出强大的应用潜力。这种方法通过引入门控机制，使得信息在神经网络中可以更高效地流动和存储，从而提高了对复杂模式的学习能力。
     
  • 利用长短期记忆神经网络进行股票预测
    优质
    本研究采用长短期记忆(LSTM)神经网络模型对股票市场数据进行深度学习分析，旨在提升股市预测的准确性和时效性。通过训练LSTM模型识别和预测股价趋势，为投资者提供决策参考。 本实验旨在利用LSTM（长短期记忆神经网络）进行股票预测。通过本次实验，你将了解股票预测的方法、数据集处理技巧、LSTM模型的搭建及训练过程等，并且会看到Paddlepaddle框架在实现深度学习中的清晰结构流程，从而加深对Paddlepaddle的理解。
     
  • 【LSTM预测】利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)进行多输入单输出数据预测，附带Matlab源码.zip
    优质
    本项目采用双向长短时记忆网络（BiLSTM）模型实现多输入单输出的数据预测，并提供详细的Matlab代码和示例，适用于时间序列分析及模式识别任务。 标题“基于双向长短时记忆BiLSTM（多输入单输出）数据预测含Matlab源码.zip”表明我们将讨论的是一个利用Matlab实现的预测模型。该模型采用了双向长短时记忆网络(BiLSTM)，这是一种深度学习结构，它扩展了传统的长短期记忆(LSTM)神经网络来增强对时间序列的理解能力。BiLSTM通过同时处理序列数据的正向和反向信息流，能够更好地捕捉过去与未来的上下文关系，在诸如自然语言处理、语音识别及时间序列预测等任务中表现出色。 压缩包中的内容不仅限于BiLSTM模型，还涵盖了其他多种计算分析相关的Matlab实现。这些领域包括但不限于智能优化算法（如遗传算法和粒子群优化）、神经网络预测、信号处理技术（例如滤波与特征提取）、元胞自动机模拟复杂系统行为的机制以及图像处理方法等。 此外，压缩包中可能还包括路径规划相关的内容，比如A*搜索或Dijkstra最短路径算法的应用；无人机领域的控制策略和自主飞行逻辑；以及其他涉及智能优化、机器学习模型设计及评估的技术细节。文件列表中的PDF文档“基于双向长短时记忆BiLSTM（多输入单输出）数据预测含Matlab源码.pdf”将详细介绍如何使用Matlab来实现这一特定的序列预测任务，涵盖从预处理到训练再到评价各个阶段的具体步骤，并提供实例代码供参考。 总的来说，这个压缩包为学习和研究机器学习、深度学习及相关领域提供了丰富的资源。通过深入理解并实践其中提供的代码示例，可以显著提升在时间序列分析、信号处理及智能算法等技术领域的专业技能。
     
  • 长短期记忆(LSTM)网络
    优质
    简介：LSTM（长短期记忆）网络是一种特殊的递归神经网络架构，特别擅长处理并预测时间序列中的长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理、语音识别及时间序列预测等领域。 LSTM（长短期记忆网络）是一种时间递归神经网络，适用于处理和预测长时间间隔的重要事件的时间序列数据。它已经在科技领域得到广泛应用，并且基于 LSTM 的系统可以执行多种任务，如语言翻译、机器人控制、图像分析、文档摘要生成、语音识别、手写识别以及聊天机器人的控制等。此外，LSTM 还可用于疾病预测、点击率和股票价格的预测，甚至合成音乐等领域。本段落档旨在通过简单的实现来解释 LSTM 的工作原理。
     
  • 基于长短期记忆网络的预测模型
    优质
    本研究提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的预测模型，旨在改进时间序列数据的预测精度。通过深度学习技术优化参数配置，该模型在多个实验中表现出色。 利用长短期记忆（LSTM）模型构建的预测模型适用于时间序列类回归预测任务，并可通过MATLAB软件中的工具箱进行分析。该方法广泛应用于多个领域的预测工作。用户可以导入自己的数据集并调整相关参数，如输入层和输出层的数量以及样本数量等。评价指标包括实际值与误差图、R方（决定系数）、平均百分比误差、均方根误差（RMSE）及中位数绝对误差（MBE），这些有助于评估模型的预测效果。
     
  • 【BiLSTM分类】利用双向长短时记忆网络进行数据分类含Matlab源码.zip
    优质
    本资源提供基于BiLSTM算法的数据分类解决方案及MATLAB实现代码。适用于自然语言处理、时间序列分析等领域，助力研究与开发工作。 擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真。
     
  • 基于双向长短期记忆网络（BILSTM）的多变量时间序列预测及其MATLAB实现代码
    优质
    本项目采用BILSTM模型对多变量时间序列数据进行预测，并提供详细的MATLAB实现代码。适用于研究与工程实践中的时间序列分析任务。 基于双向长短期记忆网络（BILSTM）的多变量时间序列预测方法使用了MATLAB代码实现，并且评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE以及MAPE等，这些代码具有很高的质量并且易于学习及替换数据。
     
  • 基于经验模态分解与双向长短期记忆网络的时间序列预测（包含BILSTM及EMD-BILSTM模型）
    优质
    本文提出了一种结合经验模态分解(EMD)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络的时间序列预测方法，包括纯BiLSTM模型和EMD-BiLSTM混合模型。通过实证分析展示了该方法的有效性和优越性。 本段落探讨了基于经验模态分解（EMD）与双向长短期记忆网络（BILSTM）的时间序列预测方法，并对比分析了单独使用BILSTM模型的效果。文中使用的评价指标包括R2、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、根均方误差（RMSE）和平均相对百分比误差（MAPE）。这些模型具有很高的质量，便于学习与数据替换操作。