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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
(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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数学建模+
时间
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LSTM
+股票数据分析
数据挖掘
LSTM
时间
序列
预测
随机森林 基于
LSTM
的股票数据分析 数学建模 探究股票各指标的相关性、建立模型 建立
LSTM
时间
序列
模型
"基于Transformer-BI
LSTM
的多变量
时间
序列
预测
模型-利用编码器挖掘光伏负荷数据复杂关系与依赖性以提高
预测
准确性","基于Transformer-BI
LSTM
的多元
时间
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模型:代
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LSTM
的多变量
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LSTM
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模型:代码质量卓越,参数易调整,助力光伏与负荷数据精准
预测
",【Transformer-BI
LSTM
多维时序
预测
】Transformer-BI
LSTM
多变量
时间
序列
预测
,基于Transformer-BI
LSTM
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
序列
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
预测
; 多变量
时间
序列
; 2023b MATLAB代码; 评价指标; 参数可改; 程序与数据整合; 光伏负荷
预测
; 长短期依
基于Transformer-BI
LSTM
的多元
时间
序列
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
时间
序列
预测
基于Transformer-BI
LSTM
的多元
时间
序列
预测
模型:高效挖掘光伏与负荷数据特征关系并提升
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精度的MATLAB实现,基于Transformer-BI
LSTM
模型的深度学习多变量
时间
序列
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方法研究——融合R2、MAE、MSE等指标的Matlab代码实现,【Transformer-BI
LSTM
多维时序
预测
】Transformer-BI
LSTM
多变量
时间
序列
预测
,基于Transformer-BI
LSTM
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
序列
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
预测
; 多变量
时间
序列
; 评价指标; 代码质量; 参数更改; 光伏功率
预测
; 负荷
预测
,Transformer-
基于XGBoost和
LSTM
加权组合模型在销售
预测
的应用
针对多变量的商品销售
预测
问题,为了提高
预测
的精度,提出了一种ARIMA-XGBoost-
LSTM
加权组合方法,对具有多个影响因素的商品销售
序列
进行
预测
,本文采用ARIMA做单变量
预测
,将
预测
值作为新变量同其他变量一起放入XGBoost模型中
进行
不同属性的挖掘,并将XGBoost的
预测
值合并到多变量
序列
中,然后通过将新的多维数据转换为监督学习
序列
后利用
LSTM
模型
进行
预测
,将3种模型
预测
结果
进行
加权组合,通过多次实验得出最佳组合的权值,以此计算出最终的
预测
值.数据结果表明,基于XGBoost和
LSTM
的加权组合的多变量
预测
方法比单一的
预测
方法所得到的
预测
值更为精准.
时间
序列
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
时间
序列
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 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
序列
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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