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...
CNN(Convolutional Neural Network)和LSTM(Long Short-Term Memory)结合起来常用于处理序列数据,特别是时间序列数据或具有空间结构的序列数据。这种结合可以有效地捕捉序列数据中的时空特征。 一种常见的方法是使用CNN来提取序列数据中的空间特征,然后将提取的特征序列输入到LSTM中进行时间建模。这种结合可以充分利用CNN在捕...
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。
总结，本文基于CNN、LSTM和Attention机制实现的单变量时间序列预测方法，能够有效处理序列数据中的复杂特征。实践过程中，通过合理的数据划分、归一化处理和模型结构设计，实现了对时间序列数据的准确预测。希望本文的分享能为读者提供宝贵的参考，促进在时间序列预测领域的深入研究和应用。
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+...
基于CNN(卷积神经网络)和Bi-LSTM(双向长短期记忆网络)的单变量时间序列预测是一种结合空间特征提取和时间依赖建模的方法。以下是一个基于Python和TensorFlow/Keras实现的示例,展示了如何构建和训练这种混合模型来进行时间序列预测。 二、实现过程 2.1 读取数据集 # 读取数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # ...
单站点多变量单步预测问题---基于CNN-Bi-LSTM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=["Date"], index_col=[0]) print(df.shape) print(df.head()) fea_num = len(df.columns) df...
单站点多变量单步预测问题---基于CNN+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=["Date"],index_col=[0])print(df.shape)print(df.head())fea_num=len(df.columns) df...
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