Advertisement

LSTM与CNN-LSTM在时间序列预测中的对比研究：变步长多输入预测分析

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

简介：
本研究探讨了LSTM和CNN-LSTM模型在时间序列预测中的应用效果，特别关注于变步长及多输入条件下的预测能力对比。 本段落探讨了LSTM与CNN-LSTM在时间序列预测中的应用及其对比分析，特别是针对变步长多输入的预测功能进行了深入研究。这两种算法都能够实现从多个输入源获取信息并进行单输出或多个输出的预测任务，在时间序列数据处理中展现出各自的特点和优势。通过比较它们的表现，可以更好地理解各自的适用场景和技术特点。 核心关键词包括：LSTM；CNN-LSTM；时间序列预测；变步长预测；多输入单输出预测；多输入多输出预测；算法对比。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • LSTM与CNN-LSTM在时间序列预测中的对比研究：变步长多输入预测分析
    优质
    本研究探讨了LSTM和CNN-LSTM模型在时间序列预测中的应用效果，特别关注于变步长及多输入条件下的预测能力对比。 本段落探讨了LSTM与CNN-LSTM在时间序列预测中的应用及其对比分析，特别是针对变步长多输入的预测功能进行了深入研究。这两种算法都能够实现从多个输入源获取信息并进行单输出或多个输出的预测任务，在时间序列数据处理中展现出各自的特点和优势。通过比较它们的表现，可以更好地理解各自的适用场景和技术特点。 核心关键词包括：LSTM；CNN-LSTM；时间序列预测；变步长预测；多输入单输出预测；多输入多输出预测；算法对比。
     
  • TCN-LSTM-MATT与TCN-LSTM、TCN、LSTM在多变量时间序列预测中的对比分析
    优质
    本文探讨了TCN-LSTM-MATT模型，并将其应用于多变量时间序列预测中，与TCN-LSTM、TCN和LSTM等模型进行性能比较。 实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比： 1. 数据集为excel格式的文件data，包含4个输入特征和1个输出特征，考虑历史特征的影响进行多变量时间序列预测。 2. 主程序文件包括Mian1_TCN.m（时间卷积神经网络）、Mian2_LSTM.m（长短期记忆神经网络）、Mian3_TCN_LSTM.m（时间卷积长短期记忆神经网络）和Mian4_TCN_LSTM_MATT.m（时间卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制），运行这些文件即可。 3. 在命令窗口中会输出R2、MAE、MAPE、MSE和RMSE等评估指标。数据集与程序需放置于同一文件夹内，且应在Matlab2023a及以上版本环境中进行操作。 关于“多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)”： 该机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的方法。它通过计算每个位置与其他所有其他位置之间的权重来加权求和整个输入序列，这有助于在处理序列数据时对各个信息点进行适当的强调与调整。
     
  • CNN-LSTM.py: LSTM-CNN股票预测与LSTM时间序列分析
    优质
    本项目通过CNN-LSTM.py实现基于CNN和LSTM模型的股票价格预测，并进行LSTM时间序列分析，结合卷积神经网络的特征提取能力与循环神经网络的记忆特性。 对金融时间序列的建模中，第一列数据用于预测。
     
  • PyTorch LSTM 多时间步的时间序列预测
    优质
    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。
     
  • LSTM、CNN-LSTM、PSO-LSTM及PSO-CNN-LSTM在光伏功率预测中的对比分析
    优质
    本文深入探讨了LSTM、CNN-LSTM、PSO-LSTM以及PSO-CNN-LSTM四种模型在光伏功率预测领域的应用效果，通过对比分析各模型的优缺点，为选择最优预测模型提供了参考依据。 本段落对比分析了基于LSTM、CNN-LSTM、PSO-LSTM以及PSO-CNN-LSTM算法的光伏功率预测性能，并通过误差评价指标（RMSE、MSE、MAE和MAPE）进行评估。 具体结果如下： - LSTM预测结果：RMSE = 8.2496，MSE = 68.0566，MAE = 5.1832，MAPE = 0.29202 - CNN-LSTM预测结果：RMSE = 0.98212，MSE = 0.96457，MAE = 0.72943，MAPE = 0.039879 - PSO-CNN-LSTM预测结果：RMSE = 0.68696，MSE = 0.32698，MAE = 0.66369，MAPE = 0.019963 通过上述误差评价指标可以看出，PSO-CNN-LSTM算法在光伏功率预测中表现最优。
     
  • LSTM在TensorFlow中的天气预测与时间序列分析_lstm预测
    优质
    本项目利用长短期记忆网络（LSTM）模型，在TensorFlow框架下进行天气预测及时间序列数据分析，展示了LSTM在模式识别和未来趋势预测方面的强大能力。 通过对过去14年的天气预报数据（包括温度、风速和累计降雨量）进行分析，预测未来6年内的温度、风速和累计降雨量。
     
  • 基于LSTM的多输入多输出时间序列预测模型
    优质
    本研究提出了一种创新的时间序列预测方法，采用长短期记忆网络（LSTM），能够处理多输入和多输出数据，显著提升了预测精度与灵活性。 LSTM多输入输出预测涉及一系列资源，包括基于CSV和Excel文本的数据处理与分析。相关工作可以利用这些格式的文件来训练模型并进行预测任务。
     
  • 基于PyTorch的LSTM多变量多输出时间序列预测实例分析
    优质
    本文通过具体案例探讨了使用Python深度学习库PyTorch实现LSTM网络进行多变量和多步预测的时间序列分析方法。 使用PyTorch构建了一个简单的LSTM模型来进行多变量多输出的时间序列预测。在这个例子中，生成了多个由sinx、cosx和tanx构成的序列，并用这些数据来训练模型。具体来说，我们利用[i:i+50]的数据片段来预测第i+51个时间点上的值。这里使用的自变量是步长为0.1的等差数列。 这个程序适合初学者进行实践操作和学习使用，因为它包含了详细的注释说明，帮助理解每一步的操作逻辑和背后的原理。
     
  • 基于PyTorch的LSTM多变量多输出时间序列预测实例分析
    优质
    本文通过具体案例深入探讨了利用PyTorch框架下的LSTM模型进行复杂多变量、多输出的时间序列预测方法，并提供了详细的代码和实验结果。 使用PyTorch构建了一个简单的LSTM模型来进行多变量、多输出的时间序列预测。生成了多个由sinx、cosx和tanx构成的序列，并利用这些数据进行训练，具体来说是用[i:i+50]的数据来预测第i+51个数据点。这里的x是一个步长为0.1的等差数列。 这个程序适合初学者研究使用，代码中添加了详细的注释以帮助理解每个步骤的具体作用和意义。