Advertisement

带有详尽注释和使用手册的LSTM时间序列预测Python程序

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

简介：
本简介提供一个包含详尽注解及操作指南的Python程序，用于实现基于长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测模型。 本项目是一个基于LSTM的时间序列预测Python程序，适用于计算机相关专业的毕业设计或课程作业，并得到导师的认可与推荐。该项目旨在帮助学生进行实战练习并获得高分。 项目特点包括： 1. 支持单变量或多变量输入的灵活切换。 2. 可实现单步和多步预测功能。 3. 基于Pytorch架构，适用于单一输出模型开发。 4. 提供多种评估指标（如MAE、MSE、R²、MAPE等）以确保结果准确性。 5. 数据可以从Excel或CSV文件中读取，并且更换数据集十分方便。 6. 采用标准框架设计，将原始数据划分为训练集、验证集和测试集三部分。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 带有详尽注释和使用手册的LSTM时间序列预测Python程序
    优质
    本简介提供一个包含详尽注解及操作指南的Python程序，用于实现基于长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测模型。 本项目是一个基于LSTM的时间序列预测Python程序，适用于计算机相关专业的毕业设计或课程作业，并得到导师的认可与推荐。该项目旨在帮助学生进行实战练习并获得高分。 项目特点包括： 1. 支持单变量或多变量输入的灵活切换。 2. 可实现单步和多步预测功能。 3. 基于Pytorch架构，适用于单一输出模型开发。 4. 提供多种评估指标（如MAE、MSE、R²、MAPE等）以确保结果准确性。 5. 数据可以从Excel或CSV文件中读取，并且更换数据集十分方便。 6. 采用标准框架设计，将原始数据划分为训练集、验证集和测试集三部分。
     
  • 基于LSTM、GRU和BPNN的时间序列预测代码及数据集（详尽注释）.zip
    优质
    本资源包提供了一个包含详尽注释的Python项目文件，用于实现时间序列预测任务。其中包括使用LSTM、GRU以及BPNN三种神经网络模型进行预测的具体代码和相关数据集，便于用户深入理解每种算法的工作原理及应用实践。 使用LSTM、GRU、BPNN进行时间序列预测的源码及数据集（详细注释）.zip 是一个已获导师指导并通过并取得97分的高分期末大作业项目，适合用作课程设计或期末大作业。该项目可以直接下载使用且无需修改，确保可以顺利运行。
     
  • Python中的LSTM时间序列预测
    优质
    本教程详细介绍如何使用Python及LSTM神经网络进行时间序列预测。通过实例讲解数据预处理、模型构建和结果评估等关键步骤。 LSTM时间序列预测是利用长短时记忆网络进行的时间序列数据预测的一种方法，在Python中实现这一功能通常需要使用深度学习库如TensorFlow或PyTorch，并结合Keras等高级API来构建模型。通过训练，这种类型的神经网络能够捕捉到时间序列中的长期依赖关系，从而提高预测的准确性。 在实际应用时，开发者可以先对数据进行预处理，包括但不限于标准化、划分训练集和测试集以及构造合适的输入输出格式（例如使用滑动窗口技术）。接下来是模型的设计与训练阶段，在这个过程中可能需要调整超参数以优化性能。最后一步是对模型进行评估，并基于其预测结果做出业务决策或进一步的分析。 这种技术广泛应用于金融市场的股票价格预测、天气预报等领域，能够为用户提供有价值的见解和指导。
     
  • PrediccionAUCORP: 使用MLP、LSTM和RNN预测时间序列
    优质
    PrediccionAUCORP项目运用了多层感知机(MLP)、长短期记忆网络(LSTM)和循环神经网络(RNN)，专注于提升时间序列数据的预测精度，为复杂模式识别提供强大工具。 预测AUCORPPreempcion de Valores en系列de Tiempo（时间序列）使用MLP、LSTM-RNN： 重要信息 - 第二次提交日期: 2019年08月09日 (Python) - 第一次提交日期: 使用Weka工具 分析部分: - 正常化分析 - 非正常化分析 配置说明： 1. Jupyter笔记本电脑实物尺寸和尺寸的正确设置，具体如下：（使用Anaconda 3进行导入） - Python版本和其他依赖项在此环境中确定。 2. 指令相依性配置: - 使用Python 3.6 (不推荐ES基本版与此版本结合使用, 因为Py3.7在这种组合下可能无法运行)
     
  • 基于LSTM、CNN-LSTM及堆叠式LSTM的时间序列预测Python源码（含超详细注释）.zip
    优质
    本资源提供基于LSTM、CNN-LSTM和堆叠式LSTM的时间序列预测Python代码，附有详尽注释，便于学习与二次开发。 基于LSTM（长短期记忆人工神经网络）、CNN+LSTM及堆叠式LSTM的时间序列预测Python源码和详细注释 以LSTM网络模型为例，介绍了不同数据类型下的网络结构。 重点内容包括： 1. 如何构造输入输出数据的形状； 2. 如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据； 本教程旨在提供不同类型时间序列预测模型的独立示例，作为模板供您根据特定的时间序列预测问题进行复制和调整。
     
  • 含有超详细注释的基于CNN的时间序列预测Python源码.zip
    优质
    本资料提供了一套详尽的基于卷积神经网络（CNN）的时间序列预测代码，并附有大量注释，旨在帮助使用者深入理解模型结构和算法原理。使用Python编写，适合初学者学习与研究。 基于CNN（卷积神经网络）的时间序列预测Python源码及超详细注释以CNN网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型下的网络结构。重点内容包括： 1. 如何构造输入输出数据的形状； 2. 如何配置合适的网络参数来接受这些输入和训练数据。 本教程的目标是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板供您针对特定时间序列预测问题进行复制和调整。
     
  • 基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（含Python源码、数据集及详尽注释报告）.zip
    优质
    本资源提供一种新颖的时间序列预测方法——基于VMD分解和Attention机制改进的LSTM模型，内附Python实现代码、完整数据集以及详细文档说明。 【资源说明】 本资源提供了一个基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型的Python源码、数据集及详细代码注释。 **一、项目概述** 根据LSTM层的需求，输入的数据应为 [送入样本数, 循环核时间展开步数, 每个时间步输入特征个数]。在本项目中，循环核时间展开步数被设定为使用前30天数据来预测第31天数据；每个时间步骤的输入特征数量则设计为将当天分解后特征中的五个原数据作为VMD（变分模态分解）后的特征。实验表明，当所有的时间序列原始数据经过VMD处理并作为模型输入时，会导致信息压缩过度和严重的过拟合问题。而采用仅对应五项原数据的VMD分解特征则能有效缓解这一现象，并不影响预测结果。 **二、项目结构** 源代码位于`models/vmd_attention_lstm/`目录下，包含注意力机制模块（attention_3d_block）及最终模型设计（Attention_LSTM）。该模型由两个128单元LSTM层组成，其中还包括一个Attention-LSTM组合层，展平层和全连接输出层。为了防止过拟合，在网络中加入了Dropout层，其参数设置为0.5。 **三、训练过程** 在模型的训练阶段，使用了128个神经元作为LSTM单元的数量，并且学习率设定为1e-4；Batch Size被设为128。通过Callback函数返回最优模型权重，在优化器方面选择了Adam算法并应用Huber损失函数以增强鲁棒性。由于数据量较小，训练迭代次数定在500次以内。 **四、结果展示** 项目最后设计了一个预测应用程序，可以读取保存的模型及其权值，并对预处理后的湖北原始时间序列进行预测。通过该程序可以获得未来100个时间点的数据预测图。 本资源适合计算机相关专业的学生和教师以及企业员工使用；同时也适用于初学者学习进阶、课程项目或毕业设计等场景，鼓励用户在此基础上扩展功能并应用于实际需求中。
     
  • 基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（含Python源码、数据集及详尽注释报告）.zip
    优质
    本资源提供了一个创新性的基于VMD分解和注意力机制的LSTM时间序列预测模型，包含全面的Python代码、详细的数据集以及详实的文档说明。适用于深度学习与时间序列分析的研究者和开发者。 该毕业设计项目基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型，并包含Python源码、训练好的模型、数据集及详细代码注释与报告文件，个人经导师指导并获得认可，评审分数为98分。此资源主要面向正在撰写毕设的计算机相关专业学生和需要进行实战练习的学习者，同时也适用于课程设计或期末大作业等场景使用。
     
  • Python时间序列预测——使用Prophet
    优质
    本教程介绍如何利用Python中的Prophet库进行时间序列预测，详细讲解了Prophet的基本概念、安装方法及具体应用案例。 文章目录 - Prophet 安装 - 数据集下载 - Prophet 实战 ### 导入包 使用 Pandas 读取 CSV 数据。 ### 画个图 拆分数据集，从日期中提取特征。 ### 使用 Prophet 训练和预测 Prophet 是 Facebook 开源的一款时间序列预测工具包。可以通过 conda 安装 fbprophet。Prophet 的输入一般具有两列：ds 和 y。其中 ds 列应为 Pandas 可以识别的日期格式，例如 YYYY-MM-DD 格式。
     
  • 时间序列预测教程（含ARIMA和LSTM）及Python代码
    优质
    本教程深入浅出地讲解了时间序列预测的基本概念与方法，重点介绍了两种常用模型——ARIMA和LSTM，并提供了详细的Python代码实现。适合数据分析爱好者学习参考。 时间序列预测讲义（ARIMA&LSTM）及Python代码，首先介绍了基本概念和公式，并提供了相应的Python代码示例。