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（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....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
lstm模型相关内容
- lstm情感分析模型
- lstm模型价格
- python lstm模型
- lstm模型价格预测
- lstm模型股票
- 模型lstm
- 算法lstm模型
- lstm回归预测模型
- lstm模型数据
- lstm模型序列
- lstm模型超参数
- lstm模型分析
- lstm模型案例
- 模型lstm gru
- 序列模型lstm
- lstm模型实战
- 模型lstm代码
- lstm模型pytorch
- lstm模型研究
- lstm模型研究代码
- 麻雀优化lstm模型研究
- lstm记忆回归预测模型
- lstm模型优化
- lstm模型单步
- rnn lstm模型
- 模型rnn lstm gru
- keras lstm模型
- keras构建lstm模型生成器
- 平行语料库英文翻译lstm翻译模型
- keras lstm模型time-step