Advertisement

基于LSTM的多输入多输出负荷预测（Pytorch实现，附带数据集）

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 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神经网络多输入单输出预测实现
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了LSTM神经网络模型，实现了对多变量时间序列数据进行单变量预测。该方法有效提高了预测精度和实用性。 本资源利用MATLAB实现LSTM神经网络的多输入单输出预测，并展示了真实值与预测值的对比。
     
  • 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LSTM的多输入多输出预测MATLAB实现：特征数据集解析及结果统计分析
    优质
    本研究采用MATLAB平台，利用长短期记忆网络（LSTM）进行多输入多输出预测，深入探讨了特征数据集的解析方法，并对实验结果进行了详尽的统计分析。 基于LSTM长短期记忆神经网络的多输入多输出预测在MATLAB中的实现涉及详细的数据集分析与训练过程。 1. 数据集中包含10个输入特征和3个输出变量。 2. 主程序文件为MainLSTMNM.m。 3. 程序运行后，命令窗口将显示平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）作为预测结果的评估指标。
     
  • 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。
     
  • 使用MATLAB实现CNN-LSTM网络以完成多输入多输出预测（附完整代码及数据）
    优质
    本项目利用MATLAB开发了结合卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)的混合模型，旨在处理并预测复杂的时间序列数据。通过集成CNN和LSTM的优点，该模型能够有效提取多输入数据中的空间特征及时间动态特性，并实现精准的多输出预测任务。项目附有完整的代码和相关数据集，为研究者提供便捷的学习资源与实验基础。 本段落详细介绍了如何在MATLAB环境中构建并执行CNN-LSTM模型以进行多输入多输出的时序预测。内容涵盖了从创建仿真数据集到定义模型架构以及训练验证的所有步骤，并提供了完整的程序代码及可视化预测结果对比方法。 适用人群：具有一定深度学习基础且希望使用MATLAB研究时序数据分析的学习者。 应用场景及目标：帮助用户掌握利用CNN提取局部特征和LSTM捕捉时间序列依赖性的能力，适用于多种时序数据的分析场景。 其他说明：本段落详细记录了如何生成训练所需的合成时序数据，并介绍了设定合适的网络参数以提高训练效率的方法。同时强调了数据预处理的重要性。实验结果通过图形直观地展示了预测值与实际情况的一致性。
     
  • 基于SVM的多输入多输出预测模型
    优质
    本研究构建了基于支持向量机（SVM）的多输入多输出预测模型，旨在提升复杂系统中的数据预测精度与效率。 1. SVM支持多输入多输出 2. 突破了传统多输入单输出的模式
     
  • 多输入多输出LSSVM在磨机负荷软测量中的应用
    优质
    本研究探讨了多输入多输出最小二乘支持向量机（LSSVM）技术在水泥生产过程中磨机负荷软测量的应用。通过优化模型参数，提高了测量精度和可靠性，为实现智能化工厂提供了有效手段。 针对湿式磨机在磨矿过程中负荷难以测量的特点,提出了一种基于核函数选择的多输出LSSVM（最小二乘支持向量机）磨机负荷软测量方法。文中引入了能量熵的概念，并借助超球体表示和核函数本身蕴涵的度量特征，提出了基于样本分布能量熵的支持向量机核函数选择方法；利用LSSVM建立模型对多输入多输出磨机负荷进行软测量，并将该测量结果与BP神经网络（反向传播神经网络）的结果进行了比较。仿真结果显示，借助样本分布能量熵来选择LSSVM的核函数能够有效提高SVM（支持向量机）的泛化能力和磨机负荷软测量准确率。
     
  • 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。