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。 II. 代码实现 2.1 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12个时刻的负荷(步长pred_step_size可调)。 数据处理代码和前面的直接多输出预测一致。 2.2 模型搭建 模型搭建分为三...
Encoder-Decoder是一个十分通用的计算框架,其使用的具体模型如,CNN/RNN/Bi-RNN/GRU/LSTM/Deep LSTM等可根据不同的场景需求确定。此外,Encoder-Decoder框架其本质是实现直观表示(例如词序列或图像)和语义表示之间来回映射。故通过该框架我们可以使用来自一种模态数据的编码器输出作为用于另一模态的解码器输入,以实现将...
出于这个原因,我们将创建一个带有编码器 (encoder) 和解码器 (decoder) 两个部分的 seq2seq [博客链接](https://blog.keras.io/a-ten-minute-introduction-to-sequence-to-sequence-learning-in-keras.html) 模型。 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 ...
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。
基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹预测技术李青勇何兵张显炀朱晓宇刘刚摘要:针对弱约束非合作目标的轨迹特性和运动特性,提出一种基于LSTM的Encoder-Decoder多步轨迹预测技术(EDMTP)。引入一阶差分处理,降低了轨迹数据的时间依赖性,得到了无趋势的轨迹。构造输入输出的轨迹数据对,将预测问题转化为有监督学习问题,研究多步...
LSTM 轨迹预测 python lstm车辆轨迹预测,这篇文章的三个主要亮点就是:lstm的encoder和decoder,用cnn抓住局部车辆相对位置来弥补lstm不能感知相对位置的缺点,以及把驾驶行为量化成六个并且计算分布。本文的前题是只考虑基于公路中心线的横向位移以及沿着公路的加速减速,
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...
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...
[[ 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.