Advertisement

多输入单输出LSTM模型的Jupyter Notebook实现（含源码、数据集及项目说明）.7z

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

简介：
本压缩包包含一个多输入单输出LSTM模型的Jupyter Notebook实现文件，附带所需源代码、数据集以及详细的项目描述文档。 这是一个使用LSTM模型的项目，目的是基于多个输入特征进行单一输出的预测。该项目的数据集来源于我在大学数据分析课程中的作业任务，旨在根据股票市场的开盘价、最高价和最低价（作为输入特征）来预测收盘价。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 多输入单输出LSTM模型的Jupyter Notebook实现（含源码、数据集及项目说明）.7z
    优质
    本压缩包包含一个多输入单输出LSTM模型的Jupyter Notebook实现文件，附带所需源代码、数据集以及详细的项目描述文档。 这是一个使用LSTM模型的项目，目的是基于多个输入特征进行单一输出的预测。该项目的数据集来源于我在大学数据分析课程中的作业任务，旨在根据股票市场的开盘价、最高价和最低价（作为输入特征）来预测收盘价。
     
  • 多维时序数据的MATLAB实现：基于Attention-LSTM的多输入单输出模型目录
    优质
    本研究介绍了一种利用MATLAB开发的基于Attention-LSTM架构的多输入单输出模型，专为处理复杂的多维时序数据分析设计。该模型通过集成注意力机制显著提升了对长短期记忆网络中关键时间序列特征的学习效率和准确性，在多种应用场景中展现出卓越性能。 在本次研究中使用MATLAB 2020b进行测试运行，并提出了一种结合Attention机制与LSTM神经网络的预测模型来解决传统LSTM存在的局限性问题。该模型采用多输入单输出回归预测方式，通过将attention机制融入到LSTM结构中，增强了对关键时间序列的关注度。 在处理长时间序列表时，长短时记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）神经网络相较于传统的循环神经网络具有保存历史信息的能力，并且能够更有效地解决长期依赖性问题以及梯度消失和爆炸的问题。这种模型最早由Hochreite 和Schmidhuber 提出。 然而，在采用传统编码-解码器结构的LSTM中，当对输入序列进行学习时，该模型通常会先处理所有的输入序列信息。通过引入Attention机制，可以更有效地聚焦于那些对于预测结果最为关键的时间点或时间片段上。
     
  • 基于LSTM的多输入单输出预测模型
    优质
    本研究提出一种基于LSTM(Long Short-Term Memory)神经网络的多输入单输出预测模型，旨在提升复杂数据序列的预测精度与效率。 LSTM（长短期记忆网络）是一种多输入单输出预测的深度学习模型，其目的是处理多个时间序列输入并预测单一的输出结果。作为一种特殊的RNN（循环神经网络），LSTM能够有效捕捉长时间依赖关系，特别适用于时间序列数据。在多输入单输出设置中，模型接受多个时间序列数据作为输入，并通过独立的LSTM层分别学习每个输入序列中的时间依赖特征。之后，这些经过处理的时间序列信息会通过某种方式（如拼接）整合在一起，并最终由全连接层生成单一预测值。 这种类型的LSTM模型广泛应用于金融预测、气象预报和销售预测等领域，在涉及多个数据源的情况下尤其有效。
     
  • 基于MATLAB的LSTM（长短期记忆）多输入单输出数据集实现
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一种长短期记忆(LSTM)神经网络模型，实现了复杂环境下多输入信号到单一输出信号的有效转化和预测。该工作为时间序列分析提供了新的解决方案。 MATLAB实现LSTM（长短期记忆神经网络）多输入单输出数据集的代码开发涉及使用深度学习工具箱中的相关函数来构建和训练模型。此过程包括准备输入数据、定义网络架构以及配置训练参数等步骤，以确保模型能够有效地从复杂的时间序列或顺序数据中学习并进行预测。
     
  • 基于MATLAB的LM线性回归模型多输入单输出实现（含完整源码及数据）
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB实现LM算法进行多输入单输出线性回归分析的案例。包含详尽注释的代码和测试数据，帮助用户轻松上手应用LM方法优化线性模型参数。 MATLAB实现LM线性回归模型多输入单输出（完整源码和数据）：该数据集用于多输入单输出的回归预测任务，其中包含多个特征作为输入以及一个响应变量作为输出。程序乱码问题可能由版本不一致引起，建议使用记事本打开并复制代码至文件中。运行环境要求为MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • LSTM模型——多步多变量输入及多步多变量输出的实现_LSTM模型.ipynb
    优质
    本Jupyter Notebook介绍了如何使用LSTM模型处理复杂的多步多变量时间序列数据，包括输入和输出设置的方法。 LSTM模型结合数据可以实现多步多变量输入，并产生多步多变量输出，这种方法已经经过验证是可行的。
     
  • (多步+多变量输入)_（多步+单变量输出）LSTM模型.ipynb
    优质
    本Jupyter Notebook展示了如何构建一个多步、多变量输入和多步、单变量输出的LSTM模型。适用于时间序列预测等复杂场景。 亲测可行的多步多变量输入与多步单变量输出LSTM模型
     
  • 基于LSTM的多输入多输出负荷预测（Pytorch实现，附带数据集）
    优质
    本项目采用Pytorch框架，利用长短期记忆网络(LSTM)进行电力负荷的多输入多输出预测，并提供配套的数据集以供训练和测试。 使用LSTM进行多输入多输出的负荷预测，并且在PyTorch环境下可以直接运行代码。已有数据可供使用。
     
  • MATLAB中的CNN-LSTM回归预测：多输入单输出的完整源码与数据实现
    优质
    本项目提供了一个使用MATLAB实现的CNN-LSTM模型，用于处理多输入单输出的回归预测问题。包含完整的代码和所需数据集，便于研究和学习。 回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM多输入单输出（完整源码和数据）。本次运行测试环境为MATLAB 2020b，实现了基于CNN-LSTM的多输入单输出预测模型。
     
  • 简单易懂的Keras函数式模型教程：用LSTM实现多输入与多输出模型的全过程
    优质
    本教程详解使用Keras函数式API构建复杂神经网络的过程，聚焦于运用LSTM层处理多输入和多输出问题，适合初学者快速掌握相关技巧。 通过非常简易的Keras函数式模型学习，以LSTM为例构建多输入和多输出模型的完整实例，可以帮助新手完美掌握整个模型构建流程。