双向LSTM是一种特殊类型的循环神经网络(RNN),它能够同时考虑序列数据的前向和后向信息,从而提高预测精度。下面是一个简单的示例,包括数据准备、模型构建和训练步骤。 二、实现过程 2.1 读取数据集 # 读取数据集data=pd.read_csv('data.csv')# 将日期列转换为日期时间类型data['Month']=pd.to_datetime(data['...
def createXY(dataset,n_past): pass window_size = 30 trainX,trainY=createXY(df_for_training_scaled,window_size) testX,testY=createXY(df_for_testing_scaled,window_size) print(trainY[0]) print(trainY[0]) # 将数据集转换为 LSTM 模型所需的形状(样本数,时间步长,特征数) trainX = np.resh...
time_step=1):X,y=[],[]foriinrange(len(data)-time_step):X.append(data[i:(i+time_step),:])y.append(data[i+time_step,0])# 假设预测目标是第一列returnnp.array(X),np.array(y)time_step=10# 设置时间步长X,y=create_dataset
'''defcreate_dataset(dataset,look_back=2):#look_back 以前的时间步数用作输入变量来预测下一个时间段dataX,dataY=[],[]foriinrange(len(dataset)-look_back):a=dataset[i:(i+look_back)]#i和i+1赋值dataX.append(a)dataY.append(dataset[i+look_back])#i+2赋值returnnp.array(dataX),np.array...
此文章探索基于LSTM在Python环境下，实现多变量时间序列预测的实践。重点在于单站点多变量单步预测，以股票价格预测为案例。首先，数据集被导入，包含5203条记录。数据按照8:2的比例划分为训练集与测试集，其中训练集有4162条数据，测试集有1041条数据。为了进行预测，数据集需要进行归一化处理。接着，使用...
本文探讨基于CNN-LSTM模型实现多变量时间序列预测的具体步骤与案例，适用于单站点多变量的单步预测问题，以股票价格预测为例。CNN-LSTM结合了卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM），前者擅长提取输入数据的空间特征，后者用于捕捉时序依赖关系，共同应用于具有时空信息的数据处理，如图像序列、视频序列...
在时间序列预测问题中,建立LSTM模型,采用python语言代码实现 上传者:weixin_43471818时间:2019-05-08 时间序列预测(LSTM模型)python代码实现(95分以上).zip 时间序列预测(LSTM模型)python代码实现(95分以上).zip 代码完整下载可用,确保可以运行。 时间序列预测(LSTM模型)python代码实现(95分以上).zip 代码完整下载可用...
%%time test_X1=torch.Tensor(test_X) test_y1=torch.Tensor(test_y) # 定义输入、隐藏状态和输出维度 input_size = 1 # 输入特征维度 hidden_size = 64 # LSTM隐藏状态维度 num_layers = 5 # LSTM层数 output_size = 1 # 输出维度(预测目标维度) # 创建LSTM模型实例 model = LSTMModel(input_size,...
基于GARCH-LSTM模型的混合方法在时间序列预测领域是一个相对较新的研究方向,它结合了两种强大模型的优势:长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)和广义自回归条件异方差性模型(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, GARCH)。这种混合方法旨在提高对具有复杂动态特性和波动性的金融时间序列数据预测...
本文以pytorch框架为基础，采用LSTM方法进行温度预测，数据和代码源自kaggle。数据集覆盖了印度德里市从2013年1月至2017年4月的温度、湿度、风速、气压等数据。首先，数据集包括五列，其中一列为时间信息，另外四列分别是平均温度、湿度、风速、气压。本示例仅关注平均温度的单变量时间序列预测。通过绘制温度...