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基于PyTorch的LSTM多变量时间序列预测代码及完整数据集（学期末项目）.zip

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简介：
本资源提供了一个使用PyTorch框架实现的LSTM模型代码，用于处理和预测多变量时间序列数据。包括完整的数据集与详细的文档说明，适用于高校期末课程项目研究。 《基于PyTorch的LSTM多变量时间序列预测源码及全部数据》是一个已获导师指导并通过、评分高达97分的大作业设计项目。该项目适用于毕业设计、课程设计或期末大作业，可以直接下载使用且无需任何修改，确保能够顺利运行。

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  • 基于PyTorch的LSTM多变量时间序列预测代码及完整数据集（学期末项目）.zip
    优质
    本资源提供了一个使用PyTorch框架实现的LSTM模型代码，用于处理和预测多变量时间序列数据。包括完整的数据集与详细的文档说明，适用于高校期末课程项目研究。 《基于PyTorch的LSTM多变量时间序列预测源码及全部数据》是一个已获导师指导并通过、评分高达97分的大作业设计项目。该项目适用于毕业设计、课程设计或期末大作业，可以直接下载使用且无需任何修改，确保能够顺利运行。
     
  • 基于PyTorch的多特征CNN-LSTM时间序列预测代码及完整数据集（高分期末项目）.zip
    优质
    这是一个使用Python深度学习框架PyTorch开发的时间序列预测项目。项目采用卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)结合的方法，处理多种特征的数据集，并提供完整的数据集及源代码，适用于高分期末项目的实践和研究。 基于PyTorch搭建的多特征CNN-LSTM时间序列预测源码及全部数据集（高分期末大作业）.zip是一个已获导师指导并通过、成绩为97分的设计项目，适用于毕业设计、课程设计或期末大作业使用。该项目无需修改即可直接下载并运行，确保完整性和可用性。
     
  • 基于LSTM的Matlab单变量时间序列多步预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目运用长短期记忆网络（LSTM）在MATLAB环境中实现对单变量时间序列的多步预测，并提供完整的源代码和数据集，便于学习与应用。 1. 本项目提供基于LSTM的单变量时间序列多步预测Matlab代码及数据集（适用于Excel格式），运行环境为Matlab2023及以上版本； 2. 输出评价指标包括MAE、MAPE、MSE、RMSE和R²等，便于用户评估模型性能； 3. 本程序使用MATLAB编写，并能生成预测效果图与误差分析图，帮助用户直观理解数据趋势及算法效果； 4. 代码具有参数化编程特性，方便修改调整相关超参值以适应不同场景需求。同时注释详细清晰，有助于初学者快速掌握模型构建流程； 5. 面向计算机科学、电子信息工程以及数学等专业在校学生群体，适用于课程设计作业及毕业论文项目研究。 6. 作者为某知名科技公司资深算法工程师，在Matlab和Python仿真领域拥有8年工作经验。擅长智能优化方法开发与应用、神经网络预测技术、信号处理分析及元胞自动机模型构建等多种科研课题的实验探索工作，欢迎有需求者进一步交流探讨相关领域的研究进展或合作事宜。
     
  • 基于PyTorch的多特征CNN-LSTM时间序列预测源码及数据集.zip
    优质
    本资源提供了一个基于PyTorch框架的时间序列预测项目源代码与相关数据集。该项目结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），通过处理多个输入特征来提高模型的准确性和泛化能力，适用于各类时间序列分析任务。 基于PyTorch的多特征CNN-LSTM时间序列预测项目代码已经在测试环境中成功运行并通过验证，请放心下载使用！该项目适用于计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工，也适合初学者学习进阶或者作为实际项目的参考案例。同时，它也可以用于毕业设计、课程作业及项目初期演示等场合。如果有一定的基础，可以在现有代码的基础上进行修改以实现更多功能。
     
  • 基于PyTorch的多特征CNN-LSTM时间序列预测Python代码及数据集
    优质
    本项目提供了一个使用PyTorch实现的多特征CNN-LSTM模型，用于时间序列预测。附带详尽注释的源码和相关数据集帮助初学者快速上手深度学习在时序分析的应用。 本项目基于PyTorch框架实现多特征CNN-LSTM时间序列预测的Python源码及数据集，并附有详细代码注释，适合新手理解和使用。它可作为课程设计或期末大作业的理想选择。该项目功能全面、界面友好且操作简便，具有较高的实际应用价值。 此资源包含基于PyTorch框架实现多特征CNN-LSTM时间序列预测的Python源码和数据集，并附有详细代码注释，适合新手理解和使用。它可作为课程设计或期末大作业的理想选择。该项目功能全面、界面友好且操作简便，具有较高的实际应用价值。
     
  • Python LSTM时间序列预测项目源码及数据集.zip
    优质
    本压缩包包含使用Python和LSTM模型进行时间序列预测的完整项目代码及配套数据集，适用于深度学习与数据分析的学习与实践。 该项目的代码功能已经过验证并确认稳定可靠，请放心下载使用。在使用过程中如遇到任何问题或有任何建议，请随时通过私信与我们联系。 本项目主要面向计算机相关专业的在校学生、专业教师以及企业员工，包括但不限于计算机科学（计科）、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程及物联网等领域的人士。 该项目具备丰富的拓展空间，不仅可以作为入门学习的进阶工具，还可以直接应用于毕业设计、课程作业或初期项目演示等场景。我们鼓励大家在此基础上进行二次开发和创新。 希望您能在本项目中找到乐趣并获得灵感，并欢迎您的分享与反馈。 资源说明：Python基于LSTM的时间序列预测项目的源代码（包含模型及数据集）。
     
  • 基于LSTM的多变量时间序列预测（含Matlab完整代码和数据，免费提供）
    优质
    本项目利用长短期记忆网络(LSTM)进行多变量时间序列预测，并提供了详细的Matlab代码及训练所需的数据资源，全部免费开放获取。 基于LSTM长短期记忆神经网络的多变量时间序列预测（包含Matlab完整代码及数据） 1. 程序已调试完毕，无需更改任何代码即可运行！只需将提供的Excel格式的数据集替换到相应位置。 2. 该程序由一个主函数main构成。使用时直接按照数据集要求调整相关参数并运行main函数即可开始预测过程。 3. 所需的MATLAB版本为2018b或更高版本。 4. 预测结果将通过多个评价指标进行评估，包括R²、平均绝对误差(MAE)、均值偏差(MBE)、平均百分比误差(MAPE)和根均方误差(RMSE)，这能满足大多数研究需求。 5. 代码中配有详细的中文注释说明，易于理解且便于新手快速上手操作。 6. 随附测试数据集以便于验证程序功能。用户可直接使用提供的源码进行实验，并通过替换自己的数据来适应不同的应用场景。
     
  • 基于GTO-CNN-BiLSTM的时间序列多变量多步预测Python项目详解（含完整代码及数据）
    优质
    本项目运用GTO-CNN-BiLSTM模型进行时间序列多变量多步预测，提供详尽的Python实现教程、完整代码和相关数据集。 本段落介绍了一个结合图论优化（GTO）、卷积神经网络（CNN）及双向长短期记忆网络（BiLSTM）的时间序列预测项目实例。通过数据预处理、构建融合了CNN与BiLSTM特性的模型，以及训练、验证直至最终的预测和结果可视化等步骤，为读者提供了一个典型且易于操作的学习模板。 此内容适合具备一定深度学习及时间序列数据分析背景的技术人员或知识工作者参考使用。 该方法适用于金融分析、天气预报等领域中涉及多变量长期与短期趋势预测的需求场景，尤其在需要高解释性和准确性模型的应用场合下更为适用。 读者通过本段落可以理解GTO-CNN-BiLSTM架构及其组件（如卷积层和双向LSTM层）的工作原理，并掌握一套实用高效的时序数据分析技术，从而提升相关领域的研究水平及项目实践能力。
     
  • 基于VMD-SSA-LSTM、VMD-LSTM及LSTM的多变量时间序列预测在MATLAB中的实现（含完整代码与数据）
    优质
    本研究在MATLAB环境中实现了基于VMD-SSA-LSTM、VMD-LSTM和LSTM算法的多变量时间序列预测模型，并提供了完整的源代码和实验数据。 使用Matlab实现基于VMD-SSA-LSTM、VMD-LSTM和LSTM的多变量时间序列预测（包含完整程序和数据）： 1. 首先运行vmdtest函数，进行VMD分解； 2. 然后运行VMD-SSA-LSTM代码，对比三个模型的效果； 3. 运行环境需为Matlab 2018及以上版本。
     
  • LSTM时间序列预测（含Python完整代码及数据）
    优质
    本资源深入讲解了利用长短期记忆网络(LSTM)进行时间序列预测的方法，并提供了详尽的Python代码和所需的数据集。非常适合对AI时间和序列数据分析感兴趣的读者学习参考。 LSTM时间序列预测（Python完整源码和数据）基于LSTM长短期记忆神经网络的时间序列预测方法应用于AQI预测，提供完整的Python代码和相关数据。