keras tensorflow 搭建CNN-LSTM神经网络的住宅用电量预测 完整代码数据

简介: keras tensorflow 搭建CNN-LSTM神经网络的住宅用电量预测 完整代码数据

模型结构:

图中的输入是矩阵 跟我们的用的时间序列的矩阵是一样的所以看下面的图;

数据分析图:

相关性热力图:

数据分布图:

训练 结果:

完整代码:

# pip install numpy==1.20.3  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import random
import tensorflow
from matplotlib.ticker import StrMethodFormatter
# from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
i
相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
14种智能算法优化BP神经网络(14种方法)实现数据预测分类研究(Matlab代码实现)
14种智能算法优化BP神经网络(14种方法)实现数据预测分类研究(Matlab代码实现)
506 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 传感器
【故障诊断】基于matlab BP神经网络电机数据特征提取与故障诊断研究(Matlab代码实现)
【故障诊断】基于matlab BP神经网络电机数据特征提取与故障诊断研究(Matlab代码实现)
255 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 传感器 数据采集
基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)
基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)
1030 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 运维
改进的遗传算法优化的BP神经网络用于电厂数据的异常检测和故障诊断
改进的遗传算法优化的BP神经网络用于电厂数据的异常检测和故障诊断
|
机器学习/深度学习 传感器 自然语言处理
深度学习的魔法:如何用神经网络解锁数据的秘密
在这个数字信息爆炸的时代,深度学习技术如同一把钥匙,揭开了数据隐藏的层层秘密。本文将深入浅出地探讨深度学习的核心概念、关键技术和实际应用,带领读者领略这一领域的奥秘与魅力。通过生动的比喻和直观的解释,我们将一起走进神经网络的世界,看看这些由数据驱动的“大脑”是如何学习和成长的。无论你是科技爱好者还是行业新手,这篇文章都将为你打开一扇通往未来的大门。
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习的魔法:如何用神经网络解锁数据的奥秘
在人工智能的璀璨星空中,深度学习犹如一颗最亮的星,它以其强大的数据处理能力,改变了我们对世界的认知方式。本文将深入浅出地介绍深度学习的核心概念、工作原理及其在不同领域的应用实例,让读者能够理解并欣赏到深度学习技术背后的奇妙和强大之处。
151 3
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。
|
机器学习/深度学习 SQL 数据采集
基于tensorflow、CNN网络识别花卉的种类(图像识别)
基于tensorflow、CNN网络识别花卉的种类(图像识别)
507 2
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习与神经网络:探索复杂数据的表示
【9月更文挑战第26天】深度学习作为人工智能领域的明珠,通过神经网络自动从大数据中提取高级特征,实现分类、回归等任务。本文介绍深度学习的基础、张量表示、非线性变换、反向传播及梯度下降算法,并探讨其在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用与挑战。未来,深度学习将更加智能化,揭示数据背后的奥秘。
|
机器学习/深度学习 数据采集 TensorFlow
从零到精通:TensorFlow与卷积神经网络(CNN)助你成为图像识别高手的终极指南——深入浅出教你搭建首个猫狗分类器,附带实战代码与训练技巧揭秘
【8月更文挑战第31天】本文通过杂文形式介绍了如何利用 TensorFlow 和卷积神经网络(CNN)构建图像识别系统,详细演示了从数据准备、模型构建到训练与评估的全过程。通过具体示例代码,展示了使用 Keras API 训练猫狗分类器的步骤,旨在帮助读者掌握图像识别的核心技术。此外,还探讨了图像识别在物体检测、语义分割等领域的广泛应用前景。
480 1

热门文章

最新文章