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开发环境:Python3.8、Pycharm2020 猿创承诺:该项目亲测正常运行,需远程调试部署需另外收费,确保正常使用,不能正常使用全额退款。 简要概述:基于长短记忆型递归神经网络的水质预测模型 Train Score: 0.027 RMSE Test Score: 0.003 RMSE 蓝色是原始数据,绿色是对训练数据进行预测, 红色是对测试数据进行预测 演示视频: ...
长短时记忆网络LSTM 768 播放蹇绮晴 学习是充满思想的劳动。 收藏 下载 分享 手机看 登录后可发评论 评论沙发是我的～选集(8) 自动播放 [1] Keras介绍 1493播放 04:55 [2] 实现线性回归 1085播放 20:28 [3] MNIST数据集及Softmax 681播放 10:23 [4] MNIST分类程序 767播放 18:53 [5...
如何使用LSTM网络进行开发并做出预测,这些网络可以在很长的序列中保持状态(内存)。 在本教程中,我们将为时间序列预测问题开发LSTM。 这些示例将准确地向您展示如何开发结构不同的LSTM网络,以解决时间序列预测建模问题。 问题描述 讨论的问题是国际航空公司的乘客预测问题。 任务是预测国际航空旅客的数量。数据范围为1949...