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基于Keras的多元多步时间序列LSTM模型预测.zip

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简介：
本项目采用Python深度学习框架Keras，构建多元多步的时间序列预测模型。通过长短时记忆网络（LSTM），对复杂数据进行高效建模与预测分析。 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以直接使用。项目源码系统完整，并且内容已经由专业老师审定，基本能够满足学习和使用的参考需求。如果有需要的话可以放心下载并使用该资源。

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  • 基于Keras的多元多步时间序列LSTM模型预测.zip
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    本项目采用Python深度学习框架Keras，构建多元多步的时间序列预测模型。通过长短时记忆网络（LSTM），对复杂数据进行高效建模与预测分析。 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以直接使用。项目源码系统完整，并且内容已经由专业老师审定，基本能够满足学习和使用的参考需求。如果有需要的话可以放心下载并使用该资源。
     
  • 基于Keras和LSTM的时间序列多元多步预测源码及数据.zip
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 基于LSTM的多输入多输出时间序列预测模型
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    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MATLAB的LSTM模型在时间序列多步预测中的应用——多对一
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    本研究利用MATLAB平台构建LSTM模型，专注于解决时间序列数据的多步预测问题，采用多对一策略优化预测精度与效率。 LSTM在时间序列预测中的应用非常广泛，但许多研究并未明确考虑使用多少历史数据来预测下一个值，类似于AR模型中的阶数P。我基于matlab2021版编写了一个程序代码，该代码利用LSTM模型实现多步的时间序列预测，并允许用户调整使用的数据“阶数”。生成的序列数据是随机产生的，但如果拥有自己的时间序列数据，则只需稍作修改即可读取txt或excel文件（注意：读取后的序列必须命名为行向量）。此外，在程序最后还提供了误差分析部分，包括绝对误差、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均相对百分比误差(MAPE)，供参考。此代码适用于matlab2021版及其之后的所有版本。
     
  • 基于Keras的LSTM实现的PM2.5时间序列预测模型
    优质
    本研究采用Keras框架构建了LSTM神经网络模型，专注于PM2.5浓度的时间序列预测，旨在提升空气质量监测与预报的准确性。 PM2.5的时间序列预测可以基于Keras的LSTM实现。环境要求为：Python 3.6.6，Tensorflow 1.15.0，Keras 2.3.1。
     
  • 基于LSTM的时间序列预测模型
    优质
    本研究探讨了利用长短期记忆网络（LSTM）对时间序列数据进行预测的有效性，旨在提升复杂动态系统预测精度。 LSTM时间序列预测是一种利用长短期记忆网络进行未来数据点估计的方法。这种方法特别适用于处理具有长期依赖性的时间序列数据，在金融、气象等领域有广泛应用。通过构建合适的模型架构，可以有效捕捉时间序列中的复杂模式，并对未来趋势做出准确的预测。
     
  • 基于多步LSTM的时间序列预测模型在电力使用中的应用
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    本研究提出了一种利用多步长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列预测的方法，并将其应用于电力使用的预测中，以实现更准确的需求分析和资源优化。 用于电力使用的多步LSTM时间序列预测模型是一种先进的方法，它利用长短期记忆网络来对未来一段时间内的电力消耗进行准确的预测。这种方法特别适用于需要长期规划和优化能源使用的情景中。通过构建这样的模型，可以有效地帮助相关机构或企业提前做好准备，以应对未来的用电需求变化。
     
  • 时间序列预测-基于VMD-Attention-LSTM的模型
    优质
    本研究提出了一种结合变分模态分解（VMD）、注意力机制及长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测模型，旨在提升复杂数据序列的预测精度和效率。 基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集进行训练及预测，内含使用逻辑，适合初学者观看；模型结构是可行的，有能力者可尝试使用更大规模的数据集进行训练）。
     
  • 基于LSTM模型的时间序列预测分析
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    本研究运用长短期记忆网络（LSTM）对时间序列数据进行深入分析与预测，旨在提升模式识别准确度及未来趋势预测能力。 建立一个LSTM模型（包含一个隐藏层和一个全连接层），使用前三个历史数据来预测今天的数据（即时间窗口为3）。训练轮次设置为500，预测未来一期的准确率为99%。