基於LSTM迴圈神經網路的時間序列預測航班乘客數量例子
“微信公眾號”
英文例子:
https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/
中文例子:
https://www.jianshu.com/p/38df71cad1f6
相關推薦
基於LSTM迴圈神經網路的時間序列預測航班乘客數量例子
“微信公眾號”英文例子:https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/中文例子:https://www.jianshu
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PTB資料集實現RNN-LSTM迴圈神經網路(智慧填詞)
本篇直入主題,做一篇學習的記錄,在學習RNN的時候,跟著教程敲了一個案例 分為處理方法檔案,神經網路模型檔案,訓練方法檔案,測試檔案 所有的操作和重要內容都在程式碼中作了詳細的註釋 一、目標神經網路模型 二、資料集 PT
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
迴圈神經網路教程第四部分-用Python和Theano實現GRU/LSTM迴圈神經網路
作者:徐志強 連結:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22371429 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯絡作者獲得授權,非商業轉載請註明出處。 本篇教程的程式碼在Github上。這裡是迴圈神經網路教程的最後一部分,前幾部分別是: 本篇中我們將學習LSTM(長短項記憶)網路和G
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
迴圈神經網路系列(四)基於LSTM的MNIST手寫體識別
我們知道迴圈神經網路是用來處理包含序列化資料的相關問題,所有若要利用迴圈神經網路來解決某類問題,那麼首先要做的就是將原始資料集序列化,然後處理成某個深度學習框架所接受的資料輸入格式(比如Tensorflow). 1.資料預處理 我們知道MNIST資料集中的每張圖片形
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
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
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
迴圈神經網路系列(六)基於LSTM的唐詩生成
1. 思路 這個示例在很多地方都出現過,對於學習理解LSTM的原理極有幫助,因此我們下面就來一步一步地弄清楚其中的奧祕所在! 對於迴圈神經網路來說,我們首先需要做的仍舊是找到一種將資料序列化的方法。當然,對於古詩詞來說,每個字的出現順序就是天然的一個序列,因此我們就可以直接
TensorFlow HOWTO 5.1 迴圈神經網路(時間序列)
5.1 迴圈神經網路(時間序列) 迴圈神經網路(RNN)用於建模帶有時間關係的資料。它的架構是這樣的。 在最基本的 RNN 中,單元(方框)中的操作和全連線層沒什麼區別,都是線性變換和啟用。它完全可以看做多個全連線層的橫向擴充套件。 但是運算元量多了之後,就會有梯度消失
基於 迴圈神經網路 (LSTM) 的情感評論文字分類
基於迴圈神經網路 (LSTM) 的情感評論文字分類 一、簡介 眾所周知,區分使用者發帖或者評論文字的情感分類問題,對商家來說是很重要的,不僅可以及時瞭解到使用者的情緒,而且可以幫助商家進行產品迭代。例如,“汽車之家” 網站上的使用者評論,進過
基於Tensorflow的雙層迴圈神經網路RNN(LSTM)實現(MNIST資料集)
本文使用雙層LSTM網路,實現對MNIST資料集的分類。 # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dat
水電站入庫流量預測--基於自定義損失函式的迴圈神經網路建模方法
從志在必得到鎩羽而歸——記一次大資料競賽經歷 最近參加了一個比賽,在工業大資料產業創新平臺上,是一個水電站入庫流量預測問題。簡單看了一下題目,嚯,這個方向以前有做過啊,不說了~開整。 賽題背景:對進入水電站水庫的入庫流量進行精準預測,能夠幫助水電站對防洪、發電計劃排程工作進行合理安排。入庫流量受到降水、蒸發、
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
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
從迴圈神經網路(RNN)到LSTM網路
通常,資料的存在形式有語音、文字、影象、視訊等。因為我的研究方向主要是影象識別,所以很少用有“記憶性”的深度網路。懷著對迴圈神經網路的興趣,在看懂了有關它的理論後,我又看了Github上提供的tensorflow實現,覺得收穫很大,故在這裡把我的理解記錄下來,也希望對大家能有所幫助。
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
深度學習花書學習筆記 第十章 序列建模:迴圈神經網路
展開計算圖 就是將迴圈圖展開成展開圖而已。 迴圈神經網路 就是如上網路,將某一層不斷重複,輸出重新作為輸入的一部分。 雙向RNN 應用於上下文環境都影響結果的場景,如語音識別,文章翻譯等 基於編碼-解碼的序列到序列架構 可以將可變長度的輸入轉