本文展示了使用双向LSTM(Bi-LSTM)进行时间序列预测的全过程,包含详细的注释。整个过程主要包括:数据导入、数据清洗、结构转化、建立Bi-LSTM模型、训练模型(包括动态调整学习率和earlystopping的设置)、预测、结果展示、误差评估等完整的时间序列预测流程。 本文使用的数据集在本人上传的资源中,链接为mock_...
Bi-LSTM模型分为2个独立的LSTM,输入序列分别以正序和逆序输入至2个LSTM模型进行特征提取,将2个输出向量进行拼接后形成的词向量作为该词的最终特征表达(因此底层维度是普通LSTM隐藏层维度的两倍) 1.2 Bi-LSTM的特点 Bi-LSTM的模型设计理念是使t时刻所获得特征数据同时拥有过去和将来之间的信息 实验证明,Bi-LSTM模型对...
2.5 建立模拟合模型进行预测 # TCN model = Sequential() model.add(Input(shape=(window_size, fea_num))) model.add(TCN(nb_filters=25,kernel_size=3, return_sequences=True, dilations=[1, 2, 4, 8])) # ,return_sequences=True # Bi-LSTM model.add(Bidirectional(LSTM(...)) model.add(Bi...
这是我的 第380篇原创文章。一、引言单站点多变量单步预测问题---基于Bi-LSTM+Attention实现多变量时间序列预测股票价格。 二、实现过程2.1 读取数据集df=pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["Dat…
城市交通网格集群的Bi-LSTM的流量预测 摘要 为提升交通流预测精度,深层次地挖掘交通流数据的时空特征,提出一种基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的城市交通网格集群流量预测模型。将所获得的网约车轨迹数据集网格化;考虑人为确定集群个数对结果的影响,用贝叶斯信息准则进...
而Bi-LSTM同时考虑了输入序列的过去(前向)和未来(后向)上下文,使用由于能够同时考虑前向和后向的上下文信息,Bi-LSTM在预测任务中通常比单向LSTM更为准确。 预测几只股,因为股市受外界因素影响很大,使用参考一下就行了。 预测流程: 1. 数据准备: 抓取从2018年开始的数据,训练数据占80%,测试数据占20% ...
本代码基于Matlab平台编译,使用双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)进行多维数据分类预测。输入训练的数据包含12个特征,1个响应值,即通过12个输入值预测1个输出值(多输入分类预测)。🔧 亮点与优势: 详细注释:几乎每一关键行都有注释说明,适合小白起步学习。
为了准确预测井底钻压,提高钻井效率、降低钻井成本,建立了融合双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)和卷积神经网络(CNN)的混合模型。采用三角函数驱动的粒子群优化(TDCSO)方法对模型进行超参数优化,以提高预测钻压的精度;采用美国犹他州FORGE 58−3...
CNN-Bi-LSTM预测模型 选取2018年至2019年的SRRL数据站点的日观测数据，根据一定的数据处理方式来获取十五分钟采样的分辨率白天气象数据的样本，经过多次实验最终将卷积层数设置为1，卷积核设置16个，采用最大的池化方式，Bi-LSTM层数是1，神经元个数是50。实验结果分析 为了验证CNN-Bi-LSTM预测模型的性能，需要设置几...
通过手动逐层累计冻结短期 Bi-LSTM 模型的神经网络层, 以检验不同迁移学习冻结层数对长期汇率预测模型性能的影响, 进而确定最佳的冻结层数。 如表 4 所示以人民币/日元预测时间步长 3 天为例, 比较在不同冻结层数下迁移模型的预测性能。 结语 构建了一种基于 Bi-LSTM 的短期汇率预测模型,提高了短期汇率预测的准...