基于PyTorch的多特征CNN-LSTM时间序列预测源码及数据集.zip

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简介：
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。

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基于PyTorch的多特征CNN-LSTM时间序列预测源码及数据集.zip

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基于PyTorch的多特征CNN-LSTM时间序列预测Python代码及数据集

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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。

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

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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。

PyTorch LSTM 多时间步的时间序列预测

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简介：本文探讨了使用PyTorch框架实现LSTM神经网络进行多时间步的时间序列预测的方法，提供了一个基于深度学习的时间序列分析实例。使用LSTM完成时间序列预测，每次预测一个时间步，并将该时间步作为输入。

基于Keras和LSTM的时间序列多元多步预测源码及数据.zip

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该资源包含使用Keras框架与LSTM神经网络实现时间序列多元多步预测的完整代码和相关数据集，适用于机器学习研究和实践。基于Keras+LSTM模型的多元多步时间序列预测源码及数据包含以下内容： 1. 时间序列预测问题转化为监督学习问题。 2. LSTM模型的数据准备方法。 3. 如何构建LSTM模型。 4. 使用LSTM进行多步预测的方法。 5. 多步预测结果的可视化技术。 6. 结果导出流程。

基于CEEMDAN-CNN-LSTM的时间序列预测（含Python代码及数据）

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本研究采用改进的CEEMDAN结合CNN与LSTM模型进行时间序列预测，并提供Python实现代码和相关数据集。适合科研人员和技术爱好者参考学习。 CEEMDAN-CNN-LSTM时间序列预测（Python完整源码和数据）用于AQI预测。该方法结合了CEEMDAN分解与卷积长短期记忆神经网络，以提高时间序列的预测准确性。

Python LSTM时间序列预测项目源码及数据集.zip

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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与Transformer的时间序列预测（含Pytorch代码及数据）

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本项目利用深度学习技术中的长短期记忆网络(LSTM)和Transformer模型进行时间序列预测，并提供详细的Pytorch实现代码及所需数据集。 LSTM+Transformer时间序列预测（Pytorch完整源码和数据）可以用于风电预测、光伏预测、寿命预测以及浓度预测等多种场景。该Python代码基于Pytorch编写，并具备以下特点： 1. 支持多特征输入单变量输出的预测任务。 2. 可应用于风电预测及光伏预测等实际问题中。 3. 由本人独立编写和调试，注释清晰易懂。 4. 能够读取csv、xlsx格式的数据文件，只需替换数据集即可直接使用。 LSTM+Transformer时间序列预测结合了Transformer与LSTM的深度学习模型，适用于处理具有多个特征输入的时间序列数据并进行有效预测。

基于MATLAB的CNN-LSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）

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本项目利用MATLAB开发了一种结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测模型，并提供了完整的源代码和相关数据集，便于研究与实践。 MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据）。该方法使用卷积长短期记忆神经网络对单变量时间序列数据进行预测。运行环境要求为MATLAB 2020b及以上版本。

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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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。