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LSTM模型——(多步+多变量输入)_(多步+多变量输出)_LSTM模型.ipynb
LSTM模型——(多步+多变量输入)_(多步+多变量输出)_LSTM模型.ipynb
lstm
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LSTM模型+数据——(多步+多变量输入)_(多步+多变量输出-亲测可行
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基于Matlab的LSTM模型时间序列多步预测——多对单
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LSTM在时间序列预测方面的应用非常广，但有相当一部分没有考虑使用多长的数据预测下一个，类似AR模型中的阶数P。我基于matlab2021版编写了用LSTM模型实现多步预测时间序列的程序代码，可以自己调整使用的数据“阶数”。序列数据是我随机生成的，如果有自己的数据，就可以自己简单改一下代码，读取txt或excel都可以。注意读取后的序列必须命名为行向量。代码最后还提供了误差分析部分，展示了绝对误差
LSTM系列_LSTM多变量预测_lstm预测_Lstm预测成绩_python_
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单变量多变量预测小例子，时间序列转换成稳定数据，时间序列转换成监督数据
基于Matlab的LSTM模型时间序列多步预测——单对单
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深度学习模型现在很火，应用的领域也是各方各面。在序列预测方面，当属LSTM模型的应用最广。我基于matlab编写了用LSTM模型实现多步预测时间序列的程序代码。序列数据是我随机生成的，如果有自己的数据，就可以自己简单改一下代码，读取txt或excel都可以。注意读取后的序列必须命名为行向量。代码最后还提供了误差分析部分，展示了绝对误差、MAE、RMSE、MAPE共4个误差指标，可供参考。代码基于m
LSTM-单变量多步.rar_LSTM_LSTM多步_lstm jupyter_多步_多步预测
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用jupyter notebook 实现深度学习LSTM单变量多步的时间序列预测
(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_LSTM模型.ipynb
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亲测可行-(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_LSTM模型
LSTM多输入输出时间序列
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LSTM多输入输出预测，一系列资源，基于csv,excel文本
基于PyTorch 进行多步时间序列的详细代码
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（1）时间序列模型采用Encoder-decoder，模型实现灵感来自Pytorch seq2seq。 （2）时间序列预测思路主要来自Kaggle Store Item需求预测挑战比赛的获奖方案。 （3）在data/文件夹下有训练以及验证数据，供学习人员亲手操作。 （4）运行见item sales forecasting.ipynb。包括数据读取、预处理，训练以及预测。 （5）有详细的讲解博客ht
lstm 多输入 多输出 负荷预测 pytorch 直接可跑 内含数据集
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lstm 多输入 多输出 负荷预测 pytorch 直接可跑 有数据
基于pytorch的LSTM多变量多输出时间序列预测使用例
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使用pytorch搭建的简单的LSTM多变量多输出时间序列预测的使用例。 生成了多个以sinx、cosx、tanx构成的序列，使用[i:i+50]的数据预测[i+51]的数据。x是步长为0.1的等差数列 作者初学时用来当说明文档使用，程序适合初学者捣鼓，注释写的很详细了
非常简易的keras函数式（Functional）模型学习以LSTM为例构建多输入和多输出模型的完整实例
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非常简易的keras函数式（Functional）模型学习以LSTM为例构建多输入和多输出模型的完整实例，可以让新手完美掌握整个模型构建的流程
(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出).ipynb
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lstm——(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)-亲测可行
基于长短期记忆神经网络LSTM联立支持向量机SVR回归预测，组合模型LSTM-SVR回归预测，主要对权重优化，多输入单输出模型
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基于长短期记忆神经网络LSTM联立支持向量机SVR回归预测，组合模型LSTM-SVR回归预测，主要对权重优化，多输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。 基于长短期记忆神经网络LSTM联立支持向量机SVR回归预测，组合模型LSTM-SVR回归预测，主要对权重优化，多输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RM
基于长短期记忆神经网络LSTM联立BP神经网络回归预测，组合模型LSTM-BP回归预测，主要对权重优化，多输入单输出模型 评
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基于卷积神经网络-长短期记忆网络CNN-LSTM多维时间序列预测，CNN-LSTM多变量回归预测，多输入单输出模型 评价指标
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基于时间卷积网络-长短期记忆神经网络TCN-LSTM回归预测，TCN-LSTM多变量回归组合预测模型，多输入单输出模型 评价
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(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_LSTM模型.ipynb
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LSTM模型.——(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)，亲测可行
用于时间序列预测的LSTM
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5. `08.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_LSTM模型.py`：这种模型可能接收多步多变量输入，然后预测下一个时间步的多个变量，适合多输出的连续预测。 6. `10.Encoder-Decoder LSTM模型.py`：这是Seq2Seq模型，...
pytorch利用LSTM实现对股票进行多变量多步预测
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在PyTorch中，利用LSTM（长短时记忆网络）进行多变量多步股票预测是一项常见的任务，它涉及金融市场的数据分析、时间序列预测以及深度学习技术。以下将详细阐述这一主题的相关知识点。 首先，我们需要理解LSTM的...
python基于LSTM神经网络进行时间序列数据预测源码+全部数据.zip
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更健壮的LSTM案例 2.LSTM多变量（air_pollution）1_1.LSTM多变量1 1.数据输出 2.预处理 1_2.LSTM多变量2 1.LSTM数据预处理 1_3.LSTM多变量3 1.定义&训练模型 2.数据预处理 3.Multi-Step LSTM预测（shampoo-sales）1_...
LSTM-morevalible.rar_LSTM_lstm 气温_lstm多预测_多变量预测_天气预测
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2. **构建LSTM模型**：接着，创建LSTM模型，包括定义输入层、隐藏层（可能包含多个LSTM层）和输出层。在Keras或TensorFlow等库中，可以方便地构建这样的模型。 3. **训练模型**：将预处理后的数据分为训练集和测试集...
基于TensorFlow实现的以多维特征输入的RNN（LSTM）工程
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本工程为基于TensorFlow实现的以多维特征作为输入且输出同样为多维的RNN（LSTM）模型。
多输入多输出RBF神经网络MATLAB程序
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利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。 输入和输出维数可以多维。 实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。
LSTM多变量预测
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LSTM多变量预测，本程序利用TensorFlow构建一个简易LSTM模型，内含对多个变量因子，以及本程序的运行环境。
利用TensorFlow构建LSTM对多维数据进行拟合
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本程序利用TensorFlow构建一个简易LSTM模型，内含对多个常见激活函数的性能的比较过程，以及本程序的运行环境。
LSTM_PM2.5多步预测.zip
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使用LSTM对北京市PM2.5进行2步预测，压缩包含有： 1.PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv 2.LSTM_PM2.5多步预测.ipynb 3.LSTM_PM2.5多步预测.html
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keras tensorflow lstm 多变量序列的预测 + 数据文件
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keras tensorflow lstm 多变量序列的预测 + 数据文件，源代码
基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)多维时间序列预测，CNN-LSTM回归预测，多输入单输出模型 评价指标包
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基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)多维时间序列预测，CNN-LSTM回归预测，多输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测，SSA-CNN-LSTM多输入单输出模型
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基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测，SSA-CNN-LSTM多输入单输出模型。 优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。 基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测，SSA-CNN-LSTM多输入单输出模型。
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