LSTM(Long Short-Term Memory)是一种常用于处理时间序列数据的深度学习模型,它在预测和回归分析中有着广泛的应用。在本文中,我们将探讨基于LSTM的数据回归预测原理,以及如何利用这一原理进行实际的数据预测。 LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),它能够有效地处理时间序列数据中的长期依赖关系,并且在训练过程中能够避免...
%也就是说,在输入序列的每个时间步,LSTM 网络都学习预测下一个时间步的值。 %预测变量是没有最终时间步的训练序列。 XTrain = dataTrainStandardized(1:end-1); YTrain = dataTrainStandardized(2:end); %% 定义 LSTM 网络架构 %创建 LSTM 回归网络。指定 LSTM 层有 200 个隐含单元 numFeatures = 1; num...
LSTM平均绝对误差(MAE):194.5018 LSTM平均相对百分误差(MAPE):5.657% LSTM决定系数(R2):0.85649 WOA-LSTM根均方差(RMSE):168.5163 WOA-LSTM平均绝对误差(MAE):130.863 WOA-LSTM平均相对百分误差(MAPE):3.871% WOA-LSTM决定系数(R2):0.90586 6.草原犬鼠算法(PDO)-LSTM——案例2(负荷预测并与PSO-LSTM/LSTM对比) ...
的估计值(第一个为常数项), bint为回归系数的区间估计, r: 残差 , rint: 残差的置信区间, stats: 用于检验回归模型的统计量,有四个数值:相关系数r2、F值、与F对应的概率p和残差的方差(前两个越大越好,后两个越小越好), alpha: 显著性水平(缺省时为0.05,即置信水平为95%),(alpha不影响b,只影响bint(...
一、智能进化算法-LSTM(优化超参数) 概述: 1.原理:通过进化算法寻找LSTM网络最优超参数,智能进化算法原理省略不讲。 2.本文测试数据为12输入单输出,解决回归问题。 3.评价指标:测试集实际值与预测值对比,目标函数为rmse,另外附MAE、MAPE、R2计算值。
基于EMD-PCA-LSTM的回归预测模型是一种结合了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)、主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的复杂回归序列预测方法。下面分别介绍这三个组成部分的基本原理以及它们是如何结合在一起的。
时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用。 3.1卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用 ...
【基于BayesLSTM/BiLSTM的数据回归预测】 多模型(包括BayesLSTM回归、BayesBiLSTM的回归预测等), 多指标(MAPE和RMSE等)输出评价。 BayesLSTM回归源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpmTlZpx BayesBiLSTM回归源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpmTlZtr 需要定制同学
1.原理:通过进化算法寻找LSTM网络最优超参数,智能进化算法原理省略不讲。 2.本文测试数据为12输入单输出,解决回归问题。 3.评价指标:测试集实际值与预测值对比,目标函数为rmse,另外附MAE、MAPE、R2计算值。 4.常见优化LSTM三个参数,即隐含层神经元数,学习率,训练次数; ...
PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列:多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)数据分析报告 ...