然后就是比较常规的LSTM输入输出的,不再细说。 因此,完整的forward函数如下所示: defforward(self,x):x=x.permute(0,2,1)x=self.conv(x)x=x.permute(0,2,1)x,_=self.lstm(x)x=self.fc(x)x=x[:,-1,:]returnx III. 代码实现 3.1 数据处理 我们根据前24个时刻的负荷以及该时刻的环境变量来预...
其中:W为输入大小,F为核大小,P为填充大小,S为步长,P=0,S=1,那么维度自然就成了seq_length-kernel_size+1,而这个变换后的维度,会变成下一层LSTM输入维度中的seq_length,这什么意思呢,接下来继续看 LSTM接收数据形式为input_size=(batce_size,seq_length,input_size)此处input_size=out_channels,将维度交换...
二、模型构建 1.网络模型构建 2.前向传播 三、训练 总结 前言 除了LSTM神经网络,一维CNN神经网络也是处理时间系列预测和分类的一种重要工具,本文不从理论上赘述CNN处理时间序列,仅通过代码复现向大家展示CNN+LSTM是如何具体的运作的。另外,数据集和数据预处理仍沿用之前文章基于pytorch搭建多特征LSTM时间序列预测代码详...