在for循环内,这12个项目将用于对测试集中的第一个项目进行预测,即项目编号133。然后将预测值附加到test_inputs列表中。在第二次迭代中,最后12个项目将再次用作输入,并将进行新的预测,然后将其test_inputs再次添加到列表中。for由于测试集中有12个元素,因此该循环将执行12次。在循环末尾,test_inputs列表将包含2...
下图为模型训练过程中损失变化,每一千次训练记录一次损失。 五、参考文献 本文数据处理及模型构建思路参考了以下文章:CNN实现时间序列预测(PyTorch版)
predicted_class = np.argmax(predictions[0]) print("预测类别:", predicted_class) 注意:以上代码示例假设你已经有一个训练好的CNN模型(your_model.h5),并且要预测的图片(your_image.jpg)已经准备好,你需要根据实际情况修改这些文件路径。
注:CNN+LSTM是一种将卷积神经网络(CNN)和LSTM结合起来的模型。CNN用于提取输入数据的空间特征,LSTM用于建模时序关系。CNN-LSTM常用于处理图像序列、视频序列等具有时空信息的数据。在CNN-LSTM可以学习到输入数据中的空间信息和时序依赖关系,并在许多任务中取得了良好的效果。 二、实现过程 2.1 读取数据集 df=pd.read...
CNN 由于其强大的特征提取能力,特别适合处理这种多变量的回归预测问题。 这篇文章我们就以房价预测为例吧 三、一个简单的案例——波士顿房价预测 下面我们将演示如何使用pytorch实现一个卷积神经网络(CNN)来进行波士顿房价的多变量回归预测。我们将使用波士顿房价数据集来训练我们的模型,该数据集包含波士顿城郊区域的房屋...
长短期记忆(LSTM)模型凭借其记忆功能在剖析时间序列数据关系方面展现出优势,ARIMA 模型在时间序列分析中也有广泛应用,此外,CNN - LSTM 等组合模型(附数据代码)也为股票价格预测提供了新的思路。本文将对 LSTM、ARIMA 以及 CNN - LSTM 等模型在股票价格预测中的应用进行研究,并对它们的预测结果进行分析与比较,以期为...
预训练模型是基于序列到序列框架的基于注意力机制的CNN-LSTM模型,其中基于注意力机制的CNN作为编码器,双向LSTM作为解码器。该模型首先利用卷积操作提取原始股票数据的深层特征,然后利用长短期记忆网络挖掘长期时间序列特征,最后采用XGBoost模型进行微调,从而能够充分挖掘多个时期的股票市场信息。我们所提出的基于注意力机制的...
2.3.1 模型结构 常见的神经网络模型结构有全连接神经网络(FCN)、RNN(常用于文本 / 时间系列任务)、CNN(常用于图像任务)等等。 神经网络由输入层、隐藏层与输出层构成。不同的层数、神经元(计算单元)数目的模型性能也会有差异。 输入层:为数据特征输入层,输入数据特征维数就对应着网络的神经元数。(注:输入层不...
模型编译(主要有学习目标、优化算法的设定) 模型训练及超参数调试(主要有划分数据集,超参数调节及训练) 2.3.1 模型结构 常见的神经网络模型结构有全连接神经网络(FCN)、RNN(常用于文本 / 时间系列任务)、CNN(常用于图像任务)等等。具体可以看之前文章:一文概览神经网络模型 ...