【MATLAB第12期】基于LSTM长短期记忆网络的多输入多输出回归预测模型思路框架，含滑动窗口， 预测未来，单步预测与多步预测对比，多步预测步数对预测结果影响分析
【MATLAB第12期】基于LSTM（RNN作为对比）长短期记忆网络的多输入多输出回归预测模型思路框架，含滑动窗口， 预测未来，单步预测与多步预测对比，多步预测步数对预测结果影响分析更新：2022.11.5更新RNN模型，预测结果附后一、数据说明本文总共1400个数据 。滑动窗口为12，预测步数为100（预测1301-1400数据）. 多步预测值为3 。训练集输入样本数据格式： 128612 /....
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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