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时间序列预测模型分享 MLP CNN LSTM 完整代码可直接运行

2023-11-06 196

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简介： 时间序列预测模型分享 MLP CNN LSTM 完整代码可直接运行

项目演示：https://www.bilibili.com/video/BV1oX4y197pQ/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=8f3cf4ad6c08a40d40ca6809c9c9e8ca

# 时间序列基础模型分享

时间序列模型分享 MLP CNN LSTM

时间序列预测的MLP

时间序列预测的CNN

时间序列预测的LSTM

# 深度学习环境一键配置可以参考

https://pythonwfyyqq.blog.csdn.net/article/details/121321372

# 时间序列预测的LSTM.py
from numpy import array
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import Dense
X = array([[10, 20, 30], [20, 30, 40], [30, 40, 50], [40, 50, 60]])
y = array([40, 50, 60, 70])
"""
[[10 20 30]

文章标签：

机器学习/深度学习

关键词：

CNN lstm

CNN时间序列

CNN运行

模型CNN

lstm代码

183王德发

简简单单做算法

8天前

机器学习/深度学习数据采集算法

基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真

本项目基于MATLAB2022a实现时间序列预测，采用CNN-GRU-SAM网络结构。卷积层提取局部特征，GRU层处理长期依赖，自注意力机制捕捉全局特征。完整代码含中文注释和操作视频，运行效果无水印展示。算法通过数据归一化、种群初始化、适应度计算、个体更新等步骤优化网络参数，最终输出预测结果。适用于金融市场、气象预报等领域。

简简单单做算法

31 11 11

基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真

软件算法开发

4天前

机器学习/深度学习算法计算机视觉

基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP,RBF,LSTM

本项目基于MATLAB2022A，利用CNN卷积神经网络对金融数据进行预测，并与BP、RBF和LSTM网络对比。核心程序通过处理历史价格数据，训练并测试各模型，展示预测结果及误差分析。CNN通过卷积层捕捉局部特征，BP网络学习非线性映射，RBF网络进行局部逼近，LSTM解决长序列预测中的梯度问题。实验结果表明各模型在金融数据预测中的表现差异。

软件算法开发

28 10 10

Deephub

4月前

机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具

CNN中的注意力机制综合指南：从理论到Pytorch代码实现

注意力机制已成为深度学习模型的关键组件，尤其在卷积神经网络（CNN）中发挥了重要作用。通过使模型关注输入数据中最相关的部分，注意力机制显著提升了CNN在图像分类、目标检测和语义分割等任务中的表现。本文将详细介绍CNN中的注意力机制，包括其基本概念、不同类型（如通道注意力、空间注意力和混合注意力）以及实际实现方法。此外，还将探讨注意力机制在多个计算机视觉任务中的应用效果及其面临的挑战。无论是图像分类还是医学图像分析，注意力机制都能显著提升模型性能，并在不断发展的深度学习领域中扮演重要角色。

Deephub

154 10 10

简简单单做算法

16天前

机器学习/深度学习数据采集算法

基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真

本项目展示了基于PSO优化的CNN-GRU-SAM网络在时间序列预测中的应用。算法通过卷积层、GRU层、自注意力机制层提取特征，结合粒子群优化提升预测准确性。完整程序运行效果无水印，提供Matlab2022a版本代码，含详细中文注释和操作视频。适用于金融市场、气象预报等领域，有效处理非线性数据，提高预测稳定性和效率。

简简单单做算法

55 11 11

ZOMI酱

1月前

机器学习/深度学习存储人工智能

【AI系统】轻量级CNN模型综述

本文介绍了几种常见的小型化CNN模型，包括SqueezeNet、ShuffleNet、MobileNet等系列。这些模型通过减少参数量和计算量，实现在有限资源下高效运行，适用于存储和算力受限的场景。文章详细解释了各模型的核心技术和优化策略，如Fire Module、Channel Shuffle、Depthwise Separable Convolutions等，旨在帮助读者理解和应用这些高效的小型化CNN模型。

ZOMI酱

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游客wkzdk2qklv76k

5月前

机器学习/深度学习 API 异构计算

7.1.3.2、使用飞桨实现基于LSTM的情感分析模型的网络定义

该文章详细介绍了如何使用飞桨框架实现基于LSTM的情感分析模型，包括网络定义、模型训练、评估和预测的完整流程，并提供了相应的代码实现。

游客wkzdk2qklv76k

112 0 0

游客wkzdk2qklv76k

5月前

机器学习/深度学习自然语言处理算法

7.1.3、使用飞桨实现基于LSTM的情感分析模型

该文章介绍了如何使用飞桨（PaddlePaddle）实现基于长短时记忆网络（LSTM）的情感分析模型，包括数据处理、网络定义、模型训练、评估和预测的详细步骤。

游客wkzdk2qklv76k

71 0 0

想飞的雪糕

2月前

机器学习/深度学习自然语言处理前端开发

前端神经网络入门：Brain.js - 详细介绍和对比不同的实现 - CNN、RNN、DNN、FFNN -无需准备环境打开浏览器即可测试运行-支持WebGPU加速

本文介绍了如何使用 JavaScript 神经网络库 **Brain.js** 实现不同类型的神经网络，包括前馈神经网络（FFNN）、深度神经网络（DNN）和循环神经网络（RNN）。通过简单的示例和代码，帮助前端开发者快速入门并理解神经网络的基本概念。文章还对比了各类神经网络的特点和适用场景，并简要介绍了卷积神经网络（CNN）的替代方案。

想飞的雪糕

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sp_fyf_2024

3月前

机器学习/深度学习编解码算法

【深度学习】经典的深度学习模型-01 开山之作：CNN卷积神经网络LeNet-5

sp_fyf_2024

69 0 0

楠竹11

4月前

机器学习/深度学习

ACM MM24：复旦提出首个基于扩散模型的视频非限制性对抗攻击框架，主流CNN和ViT架构都防不住它

【9月更文挑战第23天】复旦大学研究团队提出了ReToMe-VA，一种基于扩散模型的视频非限制性对抗攻击框架，通过时间步长对抗性潜在优化（TALO）与递归令牌合并（ReToMe）策略，实现了高转移性且难以察觉的对抗性视频生成。TALO优化去噪步骤扰动，提升空间难以察觉性及计算效率；ReToMe则确保时间一致性，增强帧间交互。实验表明，ReToMe-VA在攻击转移性上超越现有方法，但面临计算成本高、实时应用受限及隐私安全等挑战。[论文链接](http://arxiv.org/abs/2408.05479)

楠竹11

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