time_step,-1) datay=np.array(datay) return dataX,data
full_df_scaled_array[i-time_step :i , 0:full_df_scaled_array.shape[1]]) data_x=np.array(data_x) prediction=my_model.predict(data_x) all_data.append(prediction) full_df.iloc[i,0]=prediction 对于第一个预测,有之前的 30 个值,当 for 循环第一次运行时它会检查前 30 个值并预测第 31...
time_list.append(test_df["time"][i + arg.interval]) test_features = np.array(test_features) test_labels = np.array(test_labels) print("sequence test data is prepared") return test_features,test_labels,scaler,time_list 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15...
assert len(pred_test) == len(data_close) plt.plot(pred_test, 'r',label='prediction') plt.plot(data_close, 'b',label='real') plt.plot((train_size,train_size), (0, 1), 'g--') # 分割线 左边是训练数据 右边是测试数据的输出 plt.legend(loc='best') plt.savefig('result.png',fo...
plt.plot(original,color='red',label='Real Stock Price') plt.plot(pred,color='blue',label='Predicted Stock Price') plt.title('Stock Price Prediction') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Google Stock Price') plt.legend() plt.show()
Advanced hybrid LSTM‑transformer architecture for real‑time multi‑task prediction in engineering systems 方法:论文提出了一种新颖的LSTM-Transformer混合架构,专门用于多任务实时预测。该模型结合了LSTM和Transformer架构的核心优势,通过在线学习和知识蒸馏技术,动态适应可变的操作条件并持续吸收新的现场数据。
我们希望输入前9年的数据,让LSTM预测后3年的客流,那么我们可以先用前9年中每个月的数据训练LSTM,让它根据前几个月预测下一个月的客流。等训练完成后,我们让LSTM根据前9年的数据预测出下一个月的客流,把刚刚输出的预测客流作为输入,迭代求得后3年的客流 ...
ax.plot(original, color='red', label ='Real Values') ax.plot(pred, color='blue', label ='Predicted Values') ax.set_title('Time Series Prediction') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Values') ax.legend() plt.show() mae=mean_absolute_error(original,pred) ...
advanced hybrid lstm-transformer architecture for real-time multi-task prediction in engineering systems:提出了一种新颖的 lstm-transformer 混合架构用于多任务实时预测。该模型结合了 lstm 和 transformer 的核心优势,利用在线学习动态适应可变操作条件并持续吸收新数据,同时借助知识蒸馏技术将大型预训练网络的洞察力转...
blue',label='Predicted Values')ax.set_title('Time Series Prediction')ax.set_xlabel('Time')ax....