本节以CNN网络模型为示例,介绍了各种不同数据类型的网络结构
重点包含:
1.如何构造输入输出数据的形状
2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据
本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例,作为模板,您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整
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基于深度学习CNN网络实现的时间序列预测python源码含详细注释(期末大作业).zip 以CNN网络模型为示例,介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含: 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例,作为模板,您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途:项目具有较高的学习借鉴价值,不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 【特别强调】 1、csdn上资源保证是完整最新,会不定期更新优化; 2、如果您不是用自己账号在csdn官方下载,而通过第三方代下,博主不对您下载的资源作任何保证,且不提供任何形式的技术支持和答疑!!!
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基于深度学习CNN网络实现的时间序列预测python源码含详细注释(期末大作业).zip (31个子文件)
01.(多步+单变量输入)_(单步+单变量输出)_监督学习数据.py 745B
04.(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_CNN模型.py 2KB
project_code_upload.zip 19KB
09.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_监督学习数据.py 837B
项目说明.txt 395B
11.(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_监督学习数据.py 2KB
05.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_监督学习数据.py 1KB
12.(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_CNN模型.py 3KB
07.多路输入_(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_CNN模型.py 4KB
project_code_upload
01.(多步+单变量输入)_(单步+单变量输出)_监督学习数据.py 745B
04.(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_CNN模型.py 2KB
09.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_监督学习数据.py 837B
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07.多路输入_(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_CNN模型.py 4KB
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06.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_CNN模型.py 2KB
10.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_CNN模型.py 2KB
08.多路输出_(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_CNN模型.py 3KB
14.(多步+多变量输入)_(多步+多变量输出)_CNN模型.py 3KB
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06.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_CNN模型.py 2KB
10.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_CNN模型.py 2KB
08.多路输出_(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_CNN模型.py 3KB
14.(多步+多变量输入)_(多步+多变量输出)_CNN模型.py 3KB
03.(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_监督学习数据.py 1KB
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资源评论
- liuxiaoxiao0202023-03-22资源内容详尽,对我有使用价值,谢谢资源主的分享。onnx2023-09-21不客气,感谢支持和认可!互相学习
onnx
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