【数据挖掘】使用 LSTM 进行时间和序列预测

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2023-07-25 08:37:15

(3条消息) 【数据挖掘】使用 LSTM 进行时间和序列预测_无水先生的博客-CSDN博客

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编码-解码器-lstm 使用keras，numpy和panda的LSTM模型进行序列到序列的预测。笔记该项目是使用PyScaffold 3.0.3设置的。有关PyScaffold的详细信息和使用信息，请参见。

此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列数据。LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测，请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络，其中响应（目标）是训练序列，其值偏移了一个时间步长。换句话说，在输入序列的每个时间步，LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。有两种预测方法

昵称 | Miracle8070研究 | 时空序列预测与数据挖掘出品 | AI蜗牛车1. 写在前面学习时空序列，会需要很多序列模型的相关知识，所以借着这次机会想重新学习一下深度学习里面的序列模型模块，并做一个知识的梳理，主要会包括RNN， LSTM和GRU， seq2seq, embedding和Attention。由于之前学习的时候，没有深入到具体细节的研究，所以导致现在复现一些网络或者学...

我们首先准备了训练数据，然后搭建了LSTM网络模型，接着使用训练选项和训练数据对模型进行训练，最后使用训练得到的模型进行预测。通过这些步骤，我们可以在MATLAB中灵活地实现和训练LSTM网络模型，用于处理序列数据的任务。本文将详细介绍如何使用MATLAB纯编程实现LSTM网络的训练过程，包括数据准备、网络搭建、模型训练和预测。假设我们有N个输入序列和对应的目标序列，每个输入序列包含T个时间步，每个时间步包含F个特征。类来创建LSTM层。首先，我们需要定义LSTM层的参数，例如隐藏单元的数量和输入的维度。

本文说明如何在MATLAB中使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类。要训练深度神经网络以对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络允许您将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。

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