Python中LSTM回归神经网络的时间序列预测

Python中LSTM回归神经网络的时间序列预测

原文链接这个问题是国际航空乘客预测问题, 数据是1949年1月到1960年12月国际航空公司每个月的乘客数量(单位:千人),共有12年144个月的数据。链接:https://pan.baidu.com/s/1JJTe2CL0BxpmyewKCsvc0w 提取码:6666数据趋势:训练程序:impor...

LSTM:在Python中使用PyTorch使用LSTM进行时间序列预测

时间序列数据,顾名思义,是一种随着时间改变的数据。例如,24小时气温数据,一个月得分产品价格数据,某一公司股票价格年度数据。高级深度学习模型,比如长短期记忆网络(LSTM),能够捕获到时间序列数据中的变化模式,进而能够预测数据的未来趋势。在这篇文章中,你将会看到如何利用LSTM算法来对时间序列数据进...

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手把手教你用 Python 实现针对时间序列预测的特征选择

要将机器学习算法应用于时间序列数据,需要特征工程的帮助。 例如,单变量的时间序列数据集由一系列观察结果组成,它们必须被转换成输入和输出特征,才能用于监督性学习算法。 但这里有一个问题:针对每个时间序列问题,你可以处理的特征类型和数量,却并没有明确的限制。当然,古典的时间序列分析工具(如相关图corr...

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