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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

2023-11-06 114

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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

lstm时间序列

lstm代码

mlp CNN

183王德发

Deephub

2月前

机器学习/深度学习存储并行计算

深入解析xLSTM：LSTM架构的演进及PyTorch代码实现详解

xLSTM的新闻大家可能前几天都已经看过了，原作者提出更强的xLSTM，可以将LSTM扩展到数十亿参数规模，我们今天就来将其与原始的lstm进行一个详细的对比，然后再使用Pytorch实现一个简单的xLSTM。

Deephub

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软件算法开发

29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,带GUI界面,对比BP,RBF,LSTM

这是一个基于MATLAB2022A的金融数据预测仿真项目，采用GUI界面，比较了CNN、BP、RBF和LSTM四种模型。CNN和LSTM作为深度学习技术，擅长序列数据预测，其中LSTM能有效处理长序列。BP网络通过多层非线性变换处理非线性关系，而RBF网络利用径向基函数进行函数拟合和分类。项目展示了不同模型在金融预测领域的应用和优势。

软件算法开发

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简简单单做算法

26天前

机器学习/深度学习算法数据可视化

基于GA遗传优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真

摘要：该内容展示了基于遗传算法优化的CNN-LSTM时间序列预测模型在matlab2022a中的应用。核心程序包括遗传算法优化过程、网络训练、误差分析及预测结果的可视化。模型通过GA调整CNN-LSTM的超参数，提升预测准确性和稳定性。算法流程涉及初始化、评估、选择、交叉和变异等步骤，旨在找到最佳超参数以优化模型性能。

简简单单做算法

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简简单单做算法

2月前

机器学习/深度学习存储算法

基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真,并对比CNN+GRU网络

该文介绍了使用MATLAB2022A进行时间序列预测的算法，结合CNN和RNN（LSTM或GRU）处理数据。CNN提取局部特征，RNN处理序列依赖。LSTM通过门控机制擅长长序列，GRU则更为简洁、高效。程序展示了训练损失、精度随epoch变化的曲线，并对训练及测试数据进行预测，评估预测误差。

简简单单做算法

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Deephub

2月前

机器学习/深度学习算法

LSTM时间序列预测中的一个常见错误以及如何修正

在使用LSTM进行时间序列预测时，常见错误是混淆回归和预测问题。LSTM需将时间序列转化为回归问题，通常使用窗口或多步方法。然而，窗口方法中，模型在预测未来值时依赖已知的未来值，导致误差累积。为解决此问题，应采用迭代预测和替换输入值的方法，或者在多步骤方法中选择合适的样本数量和训练大小以保持时间结构。编码器/解码器模型能更好地处理时间数据。

Deephub

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zcongfly

16天前

机器学习/深度学习自然语言处理 PyTorch

【自然语言处理NLP】Bert预训练模型、Bert上搭建CNN、LSTM模型的输入、输出详解

zcongfly

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简简单单做算法

24天前

机器学习/深度学习算法

基于GA遗传优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真

摘要：使用MATLAB2022a，展示了一种基于遗传算法优化的CNN-GRU时间序列预测模型，融合遗传算法与深度学习，提升预测精度。遗传算法负责优化模型超参数，如学习率和神经元数量，以最小化均方误差。CNN负责特征提取，GRU处理序列数据中的长期依赖。流程包括初始化、评估、选择、交叉、变异和迭代，旨在找到最佳超参数组合。

简简单单做算法

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简简单单做算法

2月前

机器学习/深度学习算法数据挖掘

基于GWO灰狼优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

摘要：本文介绍了使用matlab2022a中优化后的算法，应用于时间序列回归预测，结合CNN、LSTM和Attention机制，提升预测性能。GWO算法用于优化深度学习模型的超参数，模拟灰狼社群行为以求全局最优。算法流程包括CNN提取局部特征，LSTM处理序列依赖，注意力机制聚焦相关历史信息。GWO的灰狼角色划分和迭代策略助力寻找最佳解。

简简单单做算法

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简简单单做算法

2月前

机器学习/深度学习算法数据挖掘

基于WOA优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

使用MATLAB2022a，结合WOA优化算法调整了CNN-LSTM-Attention模型的超参数。WOA仿照鲸鱼捕食策略解决优化问题，提升时间序列预测准确性。模型先用CNN提取局部特征，接着LSTM处理长期依赖，最后注意力机制聚焦相关历史信息。优化前后效果对比图显示，预测性能显著改善。代码中展示了WOA优化的网络训练及预测过程，并绘制了预测值与真实值的比较图表。

简简单单做算法

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简简单单做算法

2月前

机器学习/深度学习算法数据可视化

基于WOA优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

该文介绍了使用优化后的深度学习模型（基于CNN、LSTM和Attention机制）进行时间序列预测，对比了优化前后的效果，显示了性能提升。算法在MATLAB2022a中实现，利用WOA（鲸鱼优化算法）调整模型超参数。模型通过CNN提取局部特征，LSTM处理序列依赖，Attention机制关注相关历史信息。核心程序展示了WOA如何迭代优化及预测过程，包括数据归一化、网络结构分析和预测误差可视化。

简简单单做算法

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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

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