单站点多变量单步预测问题---基于CNN-LSTM实现多变量时间序列预测股票价格。 注:CNN+LSTM是一种将卷积神经网络(CNN)和LSTM结合起来的模型。CNN用于提取输入数据的空间特征,LSTM用于建模时序关系。CNN-LSTM常用于处理图像序列、视频序列等具有时空信息的数据。在CNN-LSTM可以学习到输入数据中的空间信息和时序依赖关系,并...
基本信息 案例ID:161580 技术顾问:Weka - 2年经验 - 某上市公司 联系沟通 项目名称:CNN-LSTM问答分类项目 所属行业:人工智能 - 其他 ->查看更多案例 案例介绍 主要是问题的分类 主要用到的是Text-cnn 和 BI-LSTM模型 主要用到的是Text-cnn 和 BI-LSTM模型 主要用到的是Text-cnn 和 BI-LSTM模型 主要用...
LSTM_val_MSE: 14.169289610796568 LSTM_val_R2: 0.5862969525651983 # 3.5、模型预测并将预测结果反归一化为原始值 # 3.6、模型评估 ''' 40 0.51478 25 0.586529 20 0.579569 12 0.5689 6 0.5397 ''' LSTM_val_RMSE: 7.666831051805234 LSTM_val_MSE: 14.324265340141883 LSTM_val_R2: 0.5817721010539598 LSTM_val_...
2.损失值很低,达到了很好的预期. 3.通过考虑外部因素,得到最终移动流量的预测结果。 4.实验结果表明,该方法在实际蜂窝流量数据集上的预测效果优于现有的预测方法。
本文探讨基于卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的单变量时间序列预测方法。通过Python与TensorFlow/Keras实现案例,详细解析模型构建与训练流程,旨在为读者提供深入理解并实施数字化时间序列预测的途径。一、引言 结合空间特征提取与时间依赖性建模,基于CNN和Bi-LSTM的单变量时间序列预测技术...
使用fairseq-hydra-train进行模型训练,使用speech_recongnition模块进行语音识别;wav2vec2.0主要由CNN+...
这个基本就是NLP里面的MNIST吧。数据集随便选一个英文的,然后github搜索textcnn,pytorch的,tensorflow的...
有无Word2Vec+CNN及Word2Vec+LSTM的文本分类案例?学习一下,多谢。1条评论 July 2018-01-02 之前的 机器学习项目班 有集训营3也会有 http://www.julyedu.com/weekend/train3 回复要发表评论请先登录或注册 发起人:沐官相关问题: 深度学习到底有多难?这篇文章带你零基础入门! 跟随AI大佬一起来叩开深度...
本文预测模型的主要结构由 CNN 和 LSTM 神经网络构成。气温的特征数据具有空间依赖性。本文选择通过在模型前端使用CNN卷积神经网络提取特征之间的空间关系。同时,气温数据又具有明显的时间依赖性,因此在卷积神经网络后添加 LSTM 长短时记忆模型进行时序处理。
本文基于CNN+LSTM+Attention实现单变量时间序列预测。 二、实现过程 2.1 读取数据集 # 读取数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # 将日期列转换为日期时间类型 data['Month'] = pd.to_datetime(data['Month']) # 将日期列设置为索引 data.set_index('Month', inplace=True) data: 2.2 划分数据集...