LSTM Parameters 神经网络第一层神经元个数、神经网络第二层神经元个数、dropout比率、batch_size 开始搜索:初始粒子适应度计算、计算初始全局最优、计算适应值、初始全局最优参数、适应度函数、更新个体最优、更新全局最优、全局最优参数 训练模型,使用PSO找到的最好的全局最优参数 plt.show() 2、数据介绍 [‘SP...
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data,batch_size = batch_size, sampler = train_sampler,num_workers = num_workers) valid_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data,batch_size = batch_size, sampler = valid_sampler) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data,batch...
model.add(Bidirectional(CuDNNLSTM(WINDOW_SIZE, return_sequences=False))) model.add(Dense(units=1)) model.add(Activation('linear')) Training model.compile( loss='mean_squared_error', optimizer='adam' ) BATCH_SIZE = 64 history = model.fit( X_train, y_train, epochs=50, batch_size=BATCH...
在这里,我们将每个可能的LSTM模型配置编码为一个染色体(即GA的个体),并使用遗传算法来搜索最优的超参数组合。 函数首先解码GA的解,将其转换为整数形式的超参数,如LSTM层中的神经元数量、训练轮数(epochs)和批次大小(batch_size)。然后,基于这些解码后的超参数,我们定义了LSTM模型的架构。接下来,使用指定的超参数...
函数首先解码GA的解,将其转换为整数形式的超参数,如LSTM层中的神经元数量、训练轮数(epochs)和批次大小(batch_size)。然后,基于这些解码后的超参数,我们定义了LSTM模型的架构。接下来,使用指定的超参数训练LSTM模型,并在训练完成后评估模型的性能。最后,函数返回模型的适应度得分,这里我们使用准确率(acc)作为性能指...
batch(batch_size) else: return batch_data.batch(batch_size) # 训练批数据 train_batch_dataset = create_batch_dataset(train_dataset, train_labels) # 测试批数据 test_batch_dataset = create_batch_dataset(test_dataset, test_labels, train=False) # 模型 model = Sequential([ layers.LSTM(units=...
确定模型训练的epoch和batch size(关于模型的这两个参数具体解释戳这里) 一般来说LSTM模块的层数越多(一般不超过3层,再多训练的时候就比较难收敛),对高级别的时间表示的学习能力越强;同时,最后会加一层普通的神经网路层用于输出结果的降维。典型结构如下: ...
LSTM的时间序列分析 现在,LSTM模型用于预测目的。 数据处理 首先,导入相关库并执行数据处理 LSTM生成和预测 模型训练超过100期,并生成预测。 #生成LSTM网络 model = Sequential() model.add(LSTM(4,input_shape =(1,previous))) model.fit(X\_train,Y\_train,epochs = 100,batch_size = 1,verbose = 2) ...
将数据重塑为[data_size]的形状。 # 重塑训练和测试数据 reshape(-1) # 对测试数据进行标准化处理 scaler.transform(test_data).reshape(-1) 现在你可以使用指数移动平均线对数据进行平滑处理。 请注意,你应该只平滑训练数据。 # 现在进行指数移动平均平滑处理 ...
LSTM的时间序列分析 现在,LSTM模型用于预测目的。 数据处理 首先,导入相关库并执行数据处理 LSTM生成和预测 模型训练超过100期,并生成预测。 #生成LSTM网络 model = Sequential() model.add(LSTM(4,input_shape =(1,previous))) model.fit(X_train,Y_train,epochs = 100,batch_size = 1,verbose = 2) ...