III. 代码实现 3.1 数据处理 我们根据前24个时刻的负荷以及该时刻的环境变量来预测接下来4个时刻的负荷,这里采用了直接多输出策略,调整output_size即可调整输出步长。 3.2 模型训练/测试 和前文一致。 3.3 实验结果 前24个时刻预测未来4个时刻,MAPE为7.41%: IV. 源码及数据 ...
本文使用CNN模型,Conv1d卷积进行时间序列的分析处理。将数据导入模型后,可以运行。但模型预测精度不高,且输出十分不稳定。此模型仅用于熟悉CNN模型的基本结构,如有错误,还望海涵。 目录 一、数据介绍 二、数据预处理 三、模型代码 四、模型输出结果 五、参考文献 一、数据介绍 数据长度为252,在导入模型时,将80%的...
1. 导入必要的库 首先,我们需要导入一些必要的库,包括PyTorch和其他必要的工具库。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnp 1. 2. 3. 4. 2. 准备数据集 接下来,我们需要加载并处理时间序列数据集。这里假设你已经有一个时间序列的数据集,我们将其表示为一个Numpy数组data,其中每一...
基于LSTM、CNN、FC的时间序列预测模型(pytorch)——air_passenger数据集(一) ziwen 4 人赞同了该文章 目录 收起 头文件 开始训练!! 这个和(二)的区别不是特别大,二加了个Trainer,但测试过后发现,还是不如原版方便。(二)版本支持多个模型一起训练 这个代码是基于李宏毅老师的代码进行魔改的。分享给大家,一...
LSTM+KAN实现时间序列预测,融入KAN后效果显著提升,写论文通用创新点 DT算法工程师前钰 LSTM长时间序列预测问题解决方案,多特征输出实战 完整代码数据 李航老师的徒孙 04:20 LSTM+Transformer混合模型时间序列预测实战 一个爱吃大蒜的程序员 1:10:39 【有三AI实战】基于Pytorch的CNN-LSTM的视频分类与行为识别 ...
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。
pytorch lstm时间序列预测问题踩坑「建议收藏」 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 这里写目录标题 1.做时间序列问题 2.问题 1.数据集自己做,为多个输入对应多个或一个输出 2.损失函数 注意:不能用交叉熵 nn.CrossEntropyLoss() 注意2:真实值(目标值)必须是两个维度,否则会警告,不会报错...
1小时居然就搞懂了CNN-LSTM-Attention神经网络时间序列预测代码复现!Time-LLM 吴恩达神经网络 1019 0 【对菜鸟超级友好】线性回归、神经网络、聚类、贝叶斯、机器学习数据挖掘软件轻松掌握!人工智能、BP神经网络 吴恩达神经网络 647 18 最适合新手的pytorch项目!轻松上手LSTM文本分类及新闻数据集文本分类实战!不愧是计算...
(1)CNN预训练模型实现物体识别 (2)利用卷积神经网络抽取抽象特征 (3)自定义卷积神经网络拓扑结构 6、实操练习 7、PyTorch Lightning简介与快速入门(PyTorch Lightning与PyTorch的联系、PyTorch Lightning安装、案例演示) 第六章 迁移学习 1、...