从历史(训练窗口长度)中获取最新的有效序列。将最新的序列输入模型并预测下一个值。将预测值附加到历史记录上。迭代重复步骤1。这里需要注意的是，根据训练模型时选择的参数，你预测的越长（远），模型就越容易表现出它自己的偏差，开始预测平均值。因此，如果没有必要，我们不希望总是预测得太超前，因为这会影响预...
在本教程中,我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 我们的目标是接收一个值序列,预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型,我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。下图显示了2013年至2018年石油价格的一些数据。 这只是一个日期轴上单个数字序列的图。...
self.hidden= (hidden_state, cell_state)# Forward Passx, h=self.lstm(x, self.hidden)# LSTMx=self.dropout(x.contiguous().view(x.shape[0], -1))# Flatten lstm outx=self.fc1(x)# First Densereturnself.dnn(x)# Pass forward through fully connected DNN. 我们设置了2个可以自由地调优的参...
在本教程中,我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 我们的目标是接收一个值序列,预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型,我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 完整文章: https://avoid.overfit.cn/post/3c8a4160c79041ed8d89b18738f65058 我们的网站: 提供专业的人工智能知识,涉及...
在本教程中,我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。尽管这听起来微不足道,但几乎任何东西都可以被认为是时间序列。一个月里你每小时的平均心率,一年里一只股票的日收盘价,一年里某个...
在本教程中,我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 我们的目标是接收一个值序列,预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型,我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。下图显示了2013年至2018年石油价格的一些数据。
在本教程中,我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 我们的目标是接收一个值序列,预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型,我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。下图显示了2013年至2018年石油价格的一些数据。
在本教程中,我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 我们的目标是接收一个值序列,预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型,我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。下图显示了2013年至2018年石油价格的一些数据。