I am trying to create an LSTM model to predict a specific value (first column of the dataset, idx 0) for the next 10 rows. The input sequence contains 10 rows of the time series and 19 features for i in range(sequence_length, len(data) - 10): sequences.append(da...
1.数据准备 本文使用的数据来自于Kaggle:Store Sales - Time Series Forecasting,其中train.csv中有54个商店从13年1月1日到17年8月15日的各商品销售数据。 由于我们是进行时间序列预测,首先对原始数据进行处理,我们不需要每天各个商品的销售额,只需要各商店每天的总销售额即可。这部分代码较为简单就不列出,只需要...
def one_step_forecast(model, history): ''' model: PyTorch model object history: a sequence of values representing the latest values of the time series, requirement -> len(history.shape) == 2 outputs a single value which is the prediction of the next value in the sequenc...
defone_step_forecast(model, history):''' model: PyTorch model object history: a sequence of values representing the latest values of the time series, requirement -> len(history.shape) == 2 outputs a single value which is the prediction of the next value in the sequence. '''model.cpu()...
Cyril-KI:PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测(负荷预测)20 赞同 · 19 评论文章 中,我们利用LSTM实现了负荷预测,但我们只是简单利用负荷预测负荷,并没有利用到其他一些环境变量,比如温度、湿度等。 本篇文章主要考虑用PyTorch搭建LSTM实现多变量时间序列预测。 II. 数据处理 数据集为某个地区某段时间内的电力负荷数据,...
batch_size,N,time_step]的三维形式。而在具体运算的过程中,LSTM是按照time_step循环进行。在每次循环...
Cyril-KI:PyTorch搭建LSTM实现多变量输入多变量输出时间序列预测(多任务学习)2 赞同 · 0 评论文章56...
Just as in Pandas, I found that things tend to work faster and smoother when I stick to the PyTorch way. Both libraries rely on NumPy, and I'm sure one can do pretty much all the table and matrix operations explicitly with NumPy arrays and functions. However, doing so does...
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。
2. Keras官方文档:https://keras.io/examples/timeseries/timeseries_weather_forecasting/ 3. PyTorch官方文档;https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html 4. 在谷歌Colab上实现LSTM预测:https://colab.research.google.com/drive/1zT2-l_sxocevDWIwKtG7WuOcLk...