Advertisement

TensorFlow-LSTM回归：利用递归神经网络(LSTM)做序列预测

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

简介：
本项目采用TensorFlow框架下的LSTM模型进行时间序列数据的回归分析与预测，旨在展示如何应用递归神经网络技术处理序列型问题。 张量流-LSTM回归是一个基于循环网络的回归器示例：目的是根据以前使用LSTM架构的观察结果，在本示例中预测连续值，如sin和cos函数。该示例已更新为与tensrflow-1.1.0兼容的新版本。这个新版本使用了一个库来提供一个API，基于张量流创建深度学习模型和实验。 安装并运行 建议您为安装程序创建一个virtualenv环境，因为此示例高度依赖于需求文件中设置的版本。 对于Python 3用户： ``` mkvirtualenv -p python3 ltsm ``` 对于Python 2用户: ``` mkvirtualenv ltsm ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • TensorFlow-LSTM回归：利用递归神经网络(LSTM)做序列预测
    优质
    本项目采用TensorFlow框架下的LSTM模型进行时间序列数据的回归分析与预测，旨在展示如何应用递归神经网络技术处理序列型问题。 张量流-LSTM回归是一个基于循环网络的回归器示例：目的是根据以前使用LSTM架构的观察结果，在本示例中预测连续值，如sin和cos函数。该示例已更新为与tensrflow-1.1.0兼容的新版本。这个新版本使用了一个库来提供一个API，基于张量流创建深度学习模型和实验。 安装并运行 建议您为安装程序创建一个virtualenv环境，因为此示例高度依赖于需求文件中设置的版本。 对于Python 3用户： ``` mkvirtualenv -p python3 ltsm ``` 对于Python 2用户: ``` mkvirtualenv ltsm ```
     
  • 利用递归神经网络预测Google股价：基于LSTM的尝试
    优质
    本文探讨了运用长短期记忆（LSTM）型递归神经网络模型对Google公司股票价格进行预测的研究。通过实证分析展示了LSTM在时间序列预测中的应用潜力，为投资者提供有价值的参考信息。 为了使用LSTM预测Google股票价格，我们需要了解长短期记忆（LSTM）单元是递归神经网络（RNN）层的基本组成部分。由这些单元构成的RNN通常被称为LSTM网络。常见的LSTM单元包括一个主要的记忆单元以及三个门：输入门、输出门和忘记门。这个内存单元负责在任意时间间隔内存储值，这也是为什么称为“记忆”。就像多层神经网络中的情况一样，这三个门可以被看作是标准的人工神经元，它们计算加权的激活函数（使用特定的激活函数）。从直观上来说，这些门控制着信息流通过LSTM的方式。因此，“门”一词指的是调节值流动的作用。这样的结构有助于构建更有效的预测模型来估计Google股票价格的趋势和变化。
     
  • PredRNN：基于时空LSTM的预测性递归神经网络
    优质
    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。
     
  • RNN与LSTM的递归神经网络详解
    优质
    本文深入浅出地解析了递归神经网络（RNN）及其变种长短期记忆网络（LSTM），帮助读者理解其工作原理及应用场景。 递归神经网络RNN与LSTM简介及算法推导。
     
  • 在TensorFlow中使用LSTM网络做时间序列预测
    优质
    本篇文章将介绍如何利用TensorFlow框架搭建LSTM神经网络模型，并应用于时间序列数据的预测分析。 在TensorFlow环境下使用LSTM网络进行时间序列预测，包括实时多变量预测以及对未来数据的单变量预测。
     
  • 基于长短期记忆网络(LSTM)的MATLAB数据回归预测 LSTM回归
    优质
    本研究利用长短期记忆网络（LSTM）在MATLAB平台上进行数据分析与建模，专注于实现高效的数据回归预测，提升模型对未来趋势的准确把握能力。 本段落介绍如何使用Matlab实现长短期记忆网络进行数据回归预测，并提供完整源码和数据集。该模型适用于多变量输入、单变量输出的数据回归问题。评价指标包括R2值、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）以及根均方误差（RMSE）。此外，还包括拟合效果图和散点图的绘制功能。所需Excel 数据需使用Matlab 2019及以上版本进行处理。
     
  • 【LSTM预测】利用RNN-LSTM卷积神经网络进行空调能耗数据的回归预测（含Matlab代码）.zip
    优质
    本资源提供基于RNN-LSTM模型结合卷积神经网络对空调能耗数据进行回归预测的方法与实现，附带详细Matlab代码及说明文档。 擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真。
     
  • LSTM神经网络的时间序列预测
    优质
    本研究探讨了利用长短期记忆（LSTM）神经网络进行时间序列预测的方法和应用，展示了其在处理长期依赖性问题上的优势。 关于LSTM的学习资料可以供大家参考。这里演示了人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）和长短期记忆循环神经网络（Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network, LSTM RNN）的工作过程。
     
  • 【LSTM回归预测】利用EMD与LSTM结合进行风速回归预测（含MATLAB代码）.zip
    优质
    本资源提供基于经验模态分解(EMD)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的方法，用于风速数据的回归预测。附有详细的MATLAB代码实现。 基于emd结合长短记忆神经网络LSTM实现风速回归预测附Matlab源码.zip
     
  • 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
    优质
    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。