LSTM時間序列預測學習
一、檔案準備工作
下載好的例程式
二、開始執行
1、在程式所在目錄中（chapter_15）開啟終端 輸入下面的指令執行
python train_lstm.py
此時出現了報錯提示沒有安裝matplotlib
2、安裝matplotlib
另開啟一個終端輸入以下指令
sudo pip install matplotlib
如下圖所示
3、返回步驟1的目錄重新執行程式
python train_lstm.py
此時不再報錯如下圖所示
4、執行結束後有錯誤沒能正確生成圖片
（根據報錯提示不支援jpg格式的圖片）
解決辦法修改原始碼train_lstm.py中儲存圖片的格式為png格式
再次執行不再報錯。此時會在chapter_15資料夾下生成predict_result.png圖片見執行結果
三、執行結果
相關推薦
LSTM時間序列預測學習
一、檔案準備工作 下載好的例程式 二、開始執行 1、在程式所在目錄中（chapter_15）開啟終端 輸入下面的指令執行 python train_lstm.py 此時出現了報錯提
深度學習之LSTM時間序列預測
LSTM（long short-term memory,LSTM）:長短時記憶網路，是迴圈神經網路（recurrent neural network,RNN）的一個重要結構，迴圈神經的主要用途是處理和預測序列資料。全連線神經網路（感知機，BP神經網路，RBF 神經網路等）或卷
keras-anomaly-detection 代碼分析——本質上就是SAE、LSTM時間序列預測
encoding urn odin forward mean code -a reat ati keras-anomaly-detection Anomaly detection implemented in Keras The source codes of the re
Tensorflow LSTM時間序列預測的嘗試
一、網上的資源 網上有不少用LSTM來預測時間序列的資源，如下面： 深度學習（08）_RNN-LSTM迴圈神經網路-03-Tensorflow進階實現 http://blog.csdn.net/u013082989/article/details/73693392 Applying
Keras LSTM 時間序列預測
Keras LSTM 時間序列預測 international-airline-passengers.csv資料記錄： time,passengers "1949-01",112 "1949-02",118 "1949-03",132 "1949-04",129
LSTM時間序列預測及網路層搭建
1. LSTM預測未來一年某航空公司的客運流量 這裡的問題是：給你一個數據集，只有一列資料，這是一個關於時間序列的資料，從這個時間序列中預測未來一年某航空公司的客運流量。 資料形式： time passengers 0 1949-01
Pytorch LSTM 時間序列預測
詳情可以參見文章import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import * import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F import
Pytorch實現LSTM時間序列預測
摘要：本文主要基於Pytorch深度學習框架，實現LSTM神經網路模型，用於時間序列的預測。開發環境說明：Py
基於Keras的LSTM多變數時間序列預測 （學習筆記）
本文翻譯自Jason Brownlee的部落格https://machinelearningmastery.com/multivariate-time-series-forecasting-lstms-keras/ 本部落格主要參考以下中文版部落格 https://blog.csdn.net/qq_280
[TensorFlow深度學習入門]實戰十·用RNN(LSTM)做時間序列預測（曲線擬合）
[TensorFlow深度學習入門]實戰十·用RNN(LSTM)做時間序列預測（曲線擬合） %matplotlib inline import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import numpy as np import
86、使用Tensorflow實現，LSTM的時間序列預測，預測正弦函數
ati pre win real testing could sqrt sha ima ‘‘‘ Created on 2017年5月21日 @author: weizhen ‘‘‘ # 以下程序為預測離散化之後的sin函數 import numpy as np impo
基於深度學習時間序列預測系統專案需求分析心得
專案第一次迭代已經進入了尾聲，在我們小組剛確定這個專案的時候，花了兩個周的時間來確定專案的需求。以下是我們在進行需求分析的一些心得。 需求分析過程： (1) 小組內部進行討論：在進行團隊專案開發之初，我們在需求分析還有資料庫設計上花了很多時間，首先是進行多次需求分析的團隊會議，小組人員
長短期記憶（LSTM）系列_1.1、迴歸神經網路在時間序列預測中的介紹和應用
摘要，通過本文你可以學到： 傳統的時間序列預測方法側重於具有線性關係的單變數資料以及固定和手動診斷的時間依賴性。 神經網路增加了學習可能的噪聲和非線性關係的能力，其中任意定義但固定數量的輸入和輸出支援多變數和多步預測。 遞迴神經網路增加了有序觀察的顯式處理和從上下文學習時間依賴
基於長短期記憶神經網路LSTM的多步長時間序列預測
基於長短期記憶神經網路LSTM的多步長多變數時間序列預測 長短時記憶網路(LSTM)是一種能夠學習和預測長序列的遞迴神經網路。LSTMs除了學習長序列外，還可以學習一次多步預測，這對於時間序列的預測非
基於Keras的LSTM多變數時間序列預測（北京PM2.5資料集pollution.csv）
基於Keras的LSTM多變數時間序列預測 傳統的線性模型難以解決多變數或多輸入問題
將時間序列預測問題轉換為python中的監督學習問題
像深度學習這樣的機器學習方法可以用於時間序列預測。 在機器學習方法可以被使用前，時間序列預測問題必須重新構建成監督學習問題，從一個單純的序列變成一對序列輸入和輸出。 在這個教程中，你將瞭解如何將單變數和多變數時間序列預測問題轉換為與機器學習演算法一起使用的監督學習問題
用LSTM做時間序列預測的思路,tensorflow程式碼實現及傳入資料格式
首先推薦一個對LSTM一些類函式進行說明的部落格: 函式說明 我的目標是用LSTM進行某種水果價格的預測,一開始我的做法是,將一種水果前n天的價格作為變數傳入,即這樣傳入的DataFrame格式是有n+1列,結果訓練出來的效果不盡人意,完全比不上之前我用ARIMA時間序列去擬合價格曲線
86、使用Tensorflow實現，LSTM的時間序列預測，預測正弦函式
''' Created on 2017年5月21日 @author: weizhen ''' # 以下程式為預測離散化之後的sin函式 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib i
SLS機器學習介紹（05）：時間序列預測
00系列文章目錄 0.1 演算法原理目錄 SLS機器學習介紹（01）：時序統計建模 SLS機器學習介紹（02）：時序聚類建模 SLS機器學習介紹（03）：時序異常檢測建模 SLS機器學習介紹（04）：規則模式挖掘 SLS機器學習介紹（05）：時間序列預測 0.2 演算法最佳實踐
用 LSTM 做時間序列預測的一個小例子
問題：航班乘客預測 資料：1949 到 1960 一共 12 年，每年 12 個月的資料，一共 144 個數據，單位是 1000 下載地址 目標：預測國際航班未來 1 個月的乘客數 import numpy import matplotlib.pyp