这里有一个时间步长的问题,即用多长时间的数据预测未来多久的温度。为了简化,我们这里取步长为12,即以12个月的数据预测未来一个月的平均温度数据。基于这样的考虑,使用以下代码构造数据集: def build_data(data,time_step=12): dataX=[] datay=[] for i in range(len(data)-time_step): dataX.append(dat...
具体来说,我们把连续的几个时间步的数据作为一个输入序列,将该序列的下一时刻对应的数据作为该序列的输出。例如,对于一个输入序列x,其对应的输出为y,则x和y分别被用于LSTM网络的输入和目标输出。 在LSTM模型训练完成后,我们使用该模型对测试集进行预测。预测的结果是一个经过归一化处理的时间序列,需要进行反归一化...
该方法 首先利用时间序列对风速数据进行预测得到预测值以及预 测值和观测值之间的残差,然后利用残差重构样本集对长短 时记忆神经网络进行训练,并由长短时记忆神经网络进行预 测,得到残差数据预测结果,最后将时间序列预测值与长短 时记忆神经网络预测值相结合得到最终的风速预测结果 。 ⛄ 部分代码 %% 初始化程序 war...
legend(["实际值" "预测值"]) xlabel("时间/天") ylabel("电价") ylim([5000 20000]) subplot(2,1,2) stem(YPred(1,:) - YTest(1,:)) xlabel("时间/天") ylabel("误差") title("误差百分数 = " + error) 3 运行结果 4 参考文献 [1]魏昱洲, 许西宁. 基于LSTM长短期记忆网络的超短期风速...
我基于Matlab2021编写了一个BO-LSTM算法,其中BO指的是贝叶斯(Bayesian)算法,利用BO算法对LSTM模型的超参数进行优化选择,包括采取的历史回归长度、隐藏层数、隐藏层单元数、单元随机丢弃率、初始学习率,这样可以解决模型确定的问题。该程序可以直接用于对于时间序列的多步提前预测。为方便理解,我自定义了一个时间序列,...
总结起来,LSTM是一种强大的神经网络模型,专门用于处理时间序列数据。它通过引入记忆单元和门控机制解决了传统RNN存在的长期依赖问题。LSTM在时间序列预测任务中被广泛应用,并能够捕捉数据中的隐含关系和模式,从而产生准确的未来预测值。下面将介绍PyTorch库以及如何利用其实现基于LSTM的时间序列预测代码。 3. PyTorch简介 ...
预测应用:使用优化后的LSTM模型对未来的风电、负荷等时间序列数据进行预测。根据预测结果,可以进行风电场的运营调度、电力系统的负荷预测等应用。 基于量子粒子群算法优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法可以提高模型的预测性能和稳定性。通过引入量子粒子群算法,可以有效地优化LSTM模型的参数,提高模型的泛化能力和适应性...
基于LSTM-Attention的时间序列预测算法步骤 在当今数据驱动的世界中,时间序列预测是一项重要的任务,它在许多领域中都起着关键作用,如金融、交通、气象等。为了有效地预测时间序列数据,我们需要探索和应用先进的算法和技术。本文将介绍一种基于LSTM-Attention的时间序列预测算法步骤,该算法结合了长短期记忆网络(LSTM)和注意...
疫情期间,在家学习Python,调通了基于监督学习的LSTM神经网络预测模型代码,在一般代码的基础上,做了单步和多步通用版的改进。调通的代码附后,供各位大咖指正。 虽然代码调通了,但是发现输出的预测结果均滞后于实际值,更像是对原始数据的拟合而不是预测,这个文章主要是想请教一下: ...
MATLAB代码(含LSTM、EMD-LSTM、EM 137 -- 0:38 App BITCN-LSTM-multihead-Attention多变量回归预测,基于双向时间卷积网络-长短期记忆网络结合多头注意力机制多变量输入模型。matlab代 159 -- 0:41 App 基于长短期记忆网络LSTM多变量时间序列预测,长短期记忆网络(LSTM)多维时间序列预测,MATLAB代码。 179 -- 0:...