模型测试与单步滚动预测有些类似,但每一步都由不同的模型来进行预测。 前24个预测未来12个,每个模型训练50轮,效果很差,MAPE为13.26%,还需要进一步完善。 LSTM架构的seq2seq seq2seq由两部分组成:Encoder和Decoder。seq2seq的输入是一个序列,输出也是一个序列,经常用于时间序列预测。 我们根据前24个时刻的负荷以及...
在时间序列预测中,比如需要预测负荷,每一个负荷都是一个单独的值,都可以直接参与运算,因此并不需要将每一个负荷表示成一个向量,此时input_size=1。 但如果我们使用多变量进行预测,比如我们利用前24小时每一时刻的[负荷、风速、温度、压强、湿度、天气、节假日信息]来预测下一时刻的负荷,那么此时input_size=7。
seq2seq中,target_len=output_size,即预测步长。首先,我们利用输入得到图中的编码c(h and c): h, c = self.Encoder(input_seq) 接着,解码器的第一个输入为最后一个时间步的输出: decoder_input = input_seq[:, -1, :] 然后开始循环: decoder_output, h, c = self.Decoder(decoder_input, h, c...
其中X是车辆历史轨迹,mi是不同的驾驶行为,Y是预测轨迹,θ是双变量高斯分布的参数。用白话来说就是,整出来一个encoder-decoder系统,能根据输入进来的信息(预测车辆的历史轨迹+周围车辆轨迹),给出预测车辆将要做什么行为以及这个行为每帧轨迹轨迹的分布。我认为这个多行为分类是一个比较好的思路,试想下如果没有分成...
我们一次给编码器 (Encoder) 输入一个字符,然后将编码器 (Encoder) 的状态变量传递给解码器 (Decoder)。我们需要稍微不同的解码器 (Decoder) 设置的训练与测试时间。在训练过程中,我们将给解码器提供正确的读音,一次一个音素。在每个时间步长,解码器将预测下一个音素。在推理过程(预测发音)中,我们不知道正确的音...
预测输入: X, [[ 40 45 85] [ 50 55 105] [ 60 65 125]] 模型的 Keras 代码: # define model【Encoder-Decoder model】 model = Sequential() model.add(LSTM(200, activation='relu', input_shape=(n_steps_in, n_features))) model.add(RepeatVector(n_steps_out)) ...
1.1 Encoder-Decoder 结构 自动编码器可以无监督地学习数据的表示,编码器被放置在模型的入口处,以学习高度非线性的网络结构 ,解码器将提取的特征转换回原始空间(固定形状的矩阵)。然而,在这里,整个过程是监督的,这与自动编码器不同,因为我们标记了数据(At)来引导解码器构建能够更好地拟合目标分布的矩阵。 特别是,...
[[ 30 35 65] [ 40 45 85] [ 50 55 105]] [[ 60 65 125] [ 70 75 145]] … 预测输入: X, [[ 40 45 85] [ 50 55 105] [ 60 65 125]] 模型的 Keras 代码: # define model【Encoder-Decoder model】model=Sequential()model.
我们一次给编码器 (Encoder) 输入一个字符,然后将编码器 (Encoder) 的状态变量传递给解码器 (Decoder)。我们需要稍微不同的解码器 (Decoder) 设置的训练与测试时间。在训练过程中,我们将给解码器提供正确的读音,一次一个音素。在每个时间步长,解码器将预测下一个音素。在推理过程(预测发音)中,我们不知道正确的音...
我们一次给编码器 (Encoder) 输入一个字符,然后将编码器 (Encoder) 的状态变量传递给解码器 (Decoder)。我们需要稍微不同的解码器 (Decoder) 设置的训练与测试时间。在训练过程中,我们将给解码器提供正确的读音,一次一个音素。在每个时间步长,解码器将预测下一个音素。在推理过程(预测发音)中,我们不知道正确的音...