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Da-RNN是一种基于双阶段注意力机制的递归神经网络，应用于时间序列预测。

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简介：
该模型采用双阶段注意力机制的时间序列预测神经网络，灵感来源于Chandler Zuo。 我已对代码进行了扩展，使其能够处理多元时间序列数据，并进一步增加了若干预处理功能。 然而，鉴于我主要是在其帖子中复制粘贴代码，因此其版权问题可能需要特别关注。 近期，PyTorch JIT的分支被命名为jit，这是一个与此有所不同但据我所知仅支持单变量时间序列的实现。

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  • DA-RNN：利用双重注意力机制的递归神经网络进行时间序列预测
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    本文提出了一种采用双重注意力机制的递归神经网络（DA-RNN）模型，专门用于改善时间序列数据的预测效果。通过增强对关键历史时刻和特征的关注，该方法能够更准确地捕捉复杂的时间依赖关系，并在多个基准数据集上展示了优越性能。 基于双阶段注意力的时间序列预测神经网络是根据Chandler Zuo的工作开发的。我已经将代码扩展以适用于多元时间序列，并添加了一些预处理功能。然而，由于我基本上是从他的帖子中复制了代码，因此版权可能归他所有。最近使用PyTorch JIT的分支称为jit。还有一个不同的版本，但据我所知，它只是单变量模型。
     
  • MV-LSTM：一种用于多变量时间序列预测与解读的递归神经网络模型
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    简介：MV-LSTM是一种专门针对多变量时间序列数据设计的递归神经网络模型，适用于复杂时序数据的高效预测及解释。 MV-LSTM（多变量LSTM）是一种用于预测和解释多变量时间序列的神经网络模型。郭、田、陶林和Nino Antulov-Fantulin在2019年的国际机器学习会议上发表了一篇论文，题为“探索可解释的LSTM神经网络以处理多变量数据”。此外，在ICLR 2018年研讨会专题中，郭涛等人提出了一种基于自回归外生模型的可解释性LSTM神经网络，并将其应用于计算机应用领域。这些研究展示了MV-LSTM在网络结构和性能上的创新之处及其在实际问题中的适用性。
     
  • 基于TPA注意力机制的LSTM时间序列预测（MATLAB）
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    本研究采用MATLAB实现，结合TPA注意力机制优化LSTM模型，显著提升时间序列预测精度与效率。 使用Matlab绘制图形并提供运行保障的代码，适用于初学者，并包含详细的说明。
     
  • 基于LSTM的神经网络时间序列预测
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    本研究利用长短期记忆(LSTM)神经网络模型进行时间序列预测，通过深度学习技术捕捉数据中的长期依赖关系，有效提高了预测精度和稳定性。 LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的RNN（循环神经网络），用于处理序列数据。传统神经网络模型从输入层到隐含层再到输出层是全连接的，并且各层之间的节点没有相互连接，这使得它们在处理时间序列问题时表现不佳。相比之下，RNN通过引入反馈机制来解决这一局限性，允许信息在网络中循环流动，从而更好地捕捉序列数据中的依赖关系和上下文信息。LSTM作为RNN的一种变体，则进一步改进了这种结构以克服长期依赖的问题，在多个应用场景中表现出色。
     
  • 基于Elman神经网络的时间序列预测
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    本研究利用Elman循环神经网络模型进行时间序列分析与预测，通过引入上下文层捕捉序列数据中的依赖关系，以提高预测准确性。 Elman神经网络时间序列预测MATLAB源代码附带使用教程（Elman时序预测MATLAB） 1. 直接替换数据即可使用，无需理解代码。 2. 代码注释详细，便于学习。 3. 可设置延时步长。 4. 自动计算最佳隐含层神经元节点数量。 5. 图像结果精细齐全。 6. 提供多种误差指标的自动计算功能，包括误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、预测准确率以及相关系数R等。 7. 支持Excel数据集导入，直接替换数据即可使用。 8. 可自动随意设置测试集数量。 9. 注释了结果在工作区。
     
  • 基于神经网络的时间序列预测模型
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    本研究提出了一种创新性的基于神经网络的时间序列预测模型，旨在提升复杂数据模式下的预测准确性与效率。该模型通过深度学习算法优化历史数据处理能力，适用于金融、气象等领域的应用需求。 介绍了基于神经网络的时间序列模型及其算法思路。
     
  • 基于Matlab的小波神经网络时间序列预测工具-小波神经网络时间序列预测.rar
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    本资源提供了一个基于MATLAB开发的小波神经网络模型，专门用于进行高效的时间序列预测分析。包含详细代码和示例数据，帮助用户快速掌握该技术的应用与实现。 使用Matlab中的小波神经网络对时间序列进行预测。该研究内容包含在文件“小波神经网络来对时间序列进行预测.rar”中。主要探讨了如何应用小波神经网络技术来进行有效的时间序列预测分析。
     
  • 基于PyTorch的循环神经网络(RNN)在时间序列预测中的应用——以销量预测为例
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    本研究探讨了利用PyTorch框架下的循环神经网络（RNN）进行时间序列分析的具体方法，并通过实例展示其在销量预测上的应用效果。 包含完整代码和数据集。 文件说明如下： 1、首先读取数据集csv文件，从中提取每天每个地区的销量数据，并整理为按照地区分类的销量数据csv文件。同时将每天的数据合并成以周（星期）为单位的汇总销售量数据。以下代码实现都是基于每周预测的逻辑，例如可以预测未来一周、两周或三周等某地的具体销售情况。 2、完成数据处理后，运行train.py脚本开始训练模型，并且生成的模型文件会被保存到models目录下。 3、当训练完成后执行predict.py文件，调整其中的起始日期以进行对未来几周销量的数据预测。 4、评估模型的学习效果。如果结果不理想，则可以在config.py中修改相关参数，比如增加迭代次数等设定后重新开始训练过程。 5、一旦模型达到预期的表现水平之后，运行predictTest.py脚本将模型预测的结果按地区和时间（每周）导出至Excel文件内，以此完成整个流程。 若要部署该模型可参考相应步骤进行操作并适当调整代码实现。
     
  • 基于MATLAB的BP神经网络在时间序列预测中的应用
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    本研究探讨了利用MATLAB平台构建和训练BP（反向传播）神经网络模型，用于处理时间序列数据预测问题的方法与效果。通过案例分析展示了该方法的应用价值及优越性。 1. 视频教程：演示了如何使用Matlab实现BP神经网络的时间序列预测（包括完整源码和数据）。 2. 实现方法涉及单列数据的递归预测，采用自回归技术进行时间序列分析。 3. 评价指标涵盖R²、MAE、MSE以及RMSE等标准，用于评估模型性能。 4. 提供了拟合效果图与散点图以直观展示结果。 5. 数据文件建议使用Excel版本2018B及以上。
     
  • PredRNN：基于时空LSTM的预测性递归神经网络
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    PredRNN是一种创新性的预测性递归神经网络模型，它结合了时空LSTM单元，特别适用于视频预测任务，能够有效捕捉和利用空间与时间特征。 PredRNN 使用 PyTorch 实现，并采用了时空 LSTM 进行预测性学习的递归神经网络。该方法在移动 MNIST 数据集上进行了测试，数据集可从相关渠道下载获取。建筑部分已在相应文档中详细介绍。