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
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述 时间序列预测是数据分析中的一个重要分支，它涉及到对未来事件的预测，基于历史数据中的模式和趋势。在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的组合，特别是结合长短时记忆单元（LSTM）或门控循环单元（GRU），已成为处理时间序列数据的强大工具。 3.1 CNN基础 卷积神经网络（CNN...
基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.算法理论概述 时间序列预测是指利用历史数据来预测未来数据点或数据序列的任务。在时间序列分析中，数据点的顺序和时间间隔都是重要的信息。CNN+LSTM网络结合了卷积神经网络（CNN）的特征提取能力和长短时记忆网络（LSTM）的时序建模能力，用于处理具有复杂空间和时间依赖性的时间序列数据。 3.1 卷积神经网络（CNN） ...
基于LSTM深度学习网络的时间序列分析matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门设计用于处理序列数据。LSTM网络通过记忆单元和门控机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系，避免了传统RNN中的梯度消失问题。LSTM的核心原理包括三种门控：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）。这些门...
基于LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真
1.算法理论概述 时间序列预测是一类重要的预测问题，在很多领域都有着广泛的应用，如金融、交通、气象等。然而，由于时间序列数据本身具有时序性和相关性，因此预测难度较大。传统的时间序列预测方法大多采用统计学方法，如ARIMA模型、指数平滑法等，但这些方法在处理非线性、非平稳、非高斯的时间序列数据时效果较差。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的时间序列预测方法逐渐成为研究热点。本文提出了一种基于LS....
【MATLAB第25期】基于MATLAB的LSTM深度学习模型的自动检测时间序列数据峰值算法
【MATLAB第25期】基于MATLAB的LSTM深度学习模型的自动检测时间序列数据峰值算法一、主程序代码clear, clc, close all addpath(genpath('./functions')) %导入LSTM模型函数 %% 1.导入数据 load('ECGData.mat'); ecg=ECGData.Data(3,1:1000); % 可改变数量大小 Num=size...
使用LSTM深度学习模型进行温度的时间序列单步和多步预测（三）
结果可视化plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.plot(pivoted.index, pivoted.temp_absolute_original, color=’blue’, label=’original’) plt.plot(pivoted.index, pivoted.temp_absolute_forecast, color=’red’, label=’f....
使用LSTM深度学习模型进行温度的时间序列单步和多步预测（二）
timesteps-样本的长度。功能-使用的功能数量。建模之前的第一件事是将2D格式的数据转换为3D数组。以下功能可以做到这一点：例如，如果我们假设整个数据是数据的前10行，那么我们将过去3个小时用作特征，并希望预测出1步：defcreate_X_Y(ts: np.array, lag=1, n_ahead=1, target_index=0) ->tuple: """A method t....
使用LSTM深度学习模型进行温度的时间序列单步和多步预测（一）
本文的目的是提供代码示例，并解释使用python和TensorFlow建模时间序列数据的思路。本文展示了如何进行多步预测并在模型中使用多个特征。本文的简单版本是，使用过去48小时的数据和对未来1小时的预测(一步)，我获得了温度误差的平均绝对误差0.48(中值0.34)度。利用过去168小时的数据并提前24小时进行预测，平均绝对误差为摄氏温度1.69度(中值1.27)。所使用的特征是过去每小时的温....
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