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【数据挖掘】使用 LSTM 进行时间和序列预测
无水先生
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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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【数据挖掘】使用 LSTM 进行时间和序列预测
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LSTM
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多变量输入模型。 matlab代码,2023b及其以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替数据。 参数可方便更改,程序和excel数据放在一个文件夹,注释明细。 Transformer 作为一种创新的神经网络结构,深受欢迎。 采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及
时间
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中的长短期依赖关系
进行
挖掘,可以提高光伏功率、负荷
预测
的准确性。 ,Transformer-BI
LSTM
; 多维时序
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; 2023b MATLAB代码; 评价指标; 参数可改; 程序与数据整合; 光伏负荷
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基于Transformer-BI
LSTM
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时间
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预测
模型:高效挖掘光伏与负荷数据特征关系并提升
预测
精度的MATLAB实现,基于Transformer-BI
LSTM
模型的深度学习多变量
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基于G-SARIMA+bp+
Lstm
模型的多类型汽车销量时序
数据挖掘
及
预测
项目源码+数据+模型
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基于G-SARIMA+bp+
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项目源码+数据+模型 介绍 主要通过四种方式对新能源汽车,纯电动汽车,插电混动汽车销量的
时间
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数据
进行
趋势的
预测
,分别为SARIMA、bp+
lstm
、SARIMA+bp+
Lstm
、G-SARIMA+bp+
Lstm
四个模型 软件架构 python3 + keras + tensorflow2 + sarima + 相关数据分析包
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