在本篇文章,我们基于pytorch框架,构造了LSTM模型进行天气预测,并对数据进行了可视化分析,非常值得入门学习。该数据集提供了2013年1月1日至2017年4月24日在印度德里市的数据。其中包含的4个参数是平均温度(meantemp)、湿度(humidity)、风速(wind_speed)和平均气压(meanpressure),以下是特征的描述: 数据集和完整可用的...
科学最Top:04|时间序列-基于LSTM天气预测的python源代码实现前言在我的前一篇文章,我们基于pytorch框架,使用一个非常简单的LSTM模型进行温度预测。考虑到代码并不十分规范,我从kaggle重新整理了一份新的预测…
3.2 模型实现 接下来,我们将使用PyTorch来实现我们的LSTM模型。我们的模型将由一个LSTM层和一个全连接层组成。 importtorchimporttorch.nnasnnclassLSTM(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):super(LSTM,self).__init__()self.hidden_size=hidden_size self.lstm=nn.LSTM(input_...
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最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。 顾名思义,时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。例如,24小时内的温度,一个月内各种产品的价格,一年中特定公司的股票价格 诸如长期短期记忆网络(LSTM)之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式,因此可用于对数据的未来趋势进行预测。在...
在前一篇文章中，我们基于pytorch框架，使用LSTM模型进行温度预测，但代码不够规范。为此，我们从kaggle整理了新的预测代码，包含数据可视化分析，非常适合入门学习。数据集涵盖2013年1月至2017年4月德里市的4个参数：平均温度、湿度、风速和平均气压。以下是各特征描述：(1) meantemp：一天中多个3小时间隔...
最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。 顾名思义,时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。例如,24小时内的温度,一个月内各种产品的价格,一年中特定公司的股票价格 诸如长期短期记忆网络(LSTM)之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式,因此可用于对数据的未来趋势进行预测。在...
最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。 顾名思义,时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。例如,24小时内的温度,一个月内各种产品的价格,一年中特定公司的股票价格 诸如长期短期记忆网络(LSTM)之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式,因此可用于对数据的未来趋势进行预测。在...
例如,24小时内的温度、一个月内各种产品的价格、某家公司一年内的股票价格等。深度学习模型如长短期记忆网络(LSTM)能够捕捉时间序列数据中的模式,因此可以用于预测未来趋势。 在本文中,您将看到如何使用 LSTM 算法利用时间序列数据进行未来预测,使用的是 PyTorch 库,这是最常用于深度学习的Python库之一。喜欢记得收藏...