时间序列预测模型分享 MLP CNN LSTM 完整代码可直接运行

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]
相关文章
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
【光伏功率预测】基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型(Matlab代码实现)
【光伏功率预测】基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型(Matlab代码实现)
290 1
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
基于 GARCH -LSTM 模型的混合方法进行时间序列预测研究(Python代码实现)
基于 GARCH -LSTM 模型的混合方法进行时间序列预测研究(Python代码实现)
222 2
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 并行计算
多步预测系列 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合研究(Python代码实现)
多步预测系列 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合研究(Python代码实现)
537 2
|
4月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 PyTorch
21_RNN与LSTM:序列建模的经典方法
在自然语言处理领域,处理序列数据是一个核心挑战。传统的机器学习方法难以捕捉序列中的时序依赖关系,而循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)及其变种长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)通过其独特的循环结构,为序列建模提供了强大的解决方案。本教程将深入探讨RNN和LSTM的原理、实现方法和最新应用,帮助读者全面掌握这一NLP核心技术。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 运维
基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention、CNN-BiLSTM-Attention、WOA-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN6模型单变量时序预测一键对比研究
基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention、CNN-BiLSTM-Attention、WOA-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN6模型单变量时序预测一键对比研究
281 7
|
5月前
|
机器学习/深度学习 安全 Serverless
【创新未发表】【故障诊断】基于连续小波变换-CNN, ResNet, CNN-SVM, CNN-BiGRU, CNN-LSTM的故障诊断研究【凯斯西储大学数据】(Matlab代码实现)
【创新未发表】【故障诊断】基于连续小波变换-CNN, ResNet, CNN-SVM, CNN-BiGRU, CNN-LSTM的故障诊断研究【凯斯西储大学数据】(Matlab代码实现)
402 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
基于CNN和大气散射模型的图像去雾
基于CNN和大气散射模型的图像去雾
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 物联网
基于WOA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、WOA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM、CNN6模型多变量时序预测一键对比研究(Matlab代码)
基于WOA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、WOA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM、CNN6模型多变量时序预测一键对比研究(Matlab代码)
235 0
|
8月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于PSO粒子群优化的BiLSTM双向长短期记忆网络序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM和LSTM
本项目基于MATLAB2022a/2024b开发,结合粒子群优化(PSO)算法与双向长短期记忆网络(BiLSTM),用于优化序列预测任务中的模型参数。核心代码包含详细中文注释及操作视频,涵盖遗传算法优化过程、BiLSTM网络构建、训练及预测分析。通过PSO优化BiLSTM的超参数(如学习率、隐藏层神经元数等),显著提升模型捕捉长期依赖关系和上下文信息的能力,适用于气象、交通流量等场景。附有运行效果图预览,展示适应度值、RMSE变化及预测结果对比,验证方法有效性。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测(Python代码实现)
【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测(Python代码实现)
330 0

热门文章

最新文章