【lstm序列】_<lstm序列>全部问题与内容精选-阿里云

文章 2024-08-19 来自：开发者社区

基于WOA优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真

1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```LR = woa_idx(1);numHiddenUnits1 = floor(woa_idx(2))+1;% 定义隐藏层中LSTM单元的数量numHiddenUnits2 = floor(woa_idx(3))+1;% 定义隐...

文章 2024-07-04 来自：开发者社区

基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序 ```for i=1:Iter i for j=1:Npeop rng(i+j) if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j) p1(j,:) = x1(j,:);%变量 pbest1(j) = func_obj(x1(j,:)); end if pbest1(j)<gbe...

文章 2024-06-09 来自：开发者社区

基于GA遗传优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序 plot(Error2,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('Average fitness'); [V,I] = min(JJ); X = phen1(I,:); LR ...

文章 2024-06-01 来自：开发者社区

基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真,并对比CNN+GRU网络

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述时间序列预测是数据分析中的一个重要分支，它涉及到对未来事件的预测，基于历史数据中的模式和趋势。在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的组合，特别是结合长短时记忆单元（LSTM）或门控循环单元（GRU），已成为处理时间序列数据的强大工具。 3.1 CNN基础卷积神经网络（CNN...

文章 2024-05-15 来自：开发者社区

基于GWO灰狼优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

1.算法运行效果图预览优化前优化后 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）以及注意力机制（Attenti...

文章 2024-05-07 来自：开发者社区

【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码2

【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码1：https://developer.aliyun.com/article/1501346 数据可视化现在让我们来看看是什么样的数据。 plot(range(df.shape[0]),...

文章 2024-05-07 来自：开发者社区

【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码1

时间序列预测在金融领域中扮演着举足轻重的角色，特别是在股票市场中。对于广大投资者和交易员而言，能够准确预测股票价格的变动趋势，不仅意味着能够在交易中做出更为明智的决策，还能够在风险管理中占据有利地位（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。本文将通过视频讲解，展示如何用LSTM模型进行股票收盘价的时间序列预测，并结合一个PYTHON中TENSORFLOW的长短期记忆神经网络(...

文章 2024-05-06 来自：开发者社区

基于WOA优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

1.算法运行效果图预览优化前：优化后： 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）以及注意力机制（Atten...

文章 2024-05-06 来自：开发者社区

LSTM时间序列预测中的一个常见错误以及如何修正

当使用LSTM进行时间序列预测时，人们容易陷入一个常见的陷阱。为了解释这个问题，我们需要先回顾一下回归器和预测器是如何工作的。预测算法是这样处理时间序列的: 一个回归问题是这样的: 因为LSTM是一个回归量，我们需要把时间序列转换成一个回归问题。有许多方法可以做到这一点，一般使用窗口和多步的方法，但是在使用过程中会一个常见错误。在窗口方法中，时间序列与每个时间步长的先前值相耦合，...

文章 2024-04-28 来自：开发者社区

Python电力负荷：ARIMA、LSTM神经网络时间序列预测分析

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32059 分析师：Eileen 电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能，本文通过对数据的提取，帮助客户分别对不同客户端日，月，年的用电负荷情况进行分析，并通过模型对单户负荷情况进行预测（点击文末“阅读原文”获取完整数据）。解决方案 ...