一、引言 TCN 和 LSTM 是两种常见的时间序列预测方法,通过结合它们,可以利用它们各自的优势来提高预测效果。以下是一个基于Python和TensorFlow/Keras实现的示例,展示了如何构建和训练这种混合模型来进行时间序列预测。 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...
单站点多变量单步预测问题---基于TCN-LSTM实现多变量时间序列预测股票价格。 注:TCN+LSTM是一种将卷积神经网络(CNN)和LSTM结合起来的模型。时间序列卷积(Temporal Convolutional Network, TCN)通过一系列卷积层处理数据,每个层都能捕捉到不同时间范围内的模式。LSTM作为多元预测机制和单元预测机制的优点是可以处理序列数...
# 这个就是TCN的基本模块,包含8个部分,两个(卷积+修剪+relu+dropout) # 里面提到的downsample就是下采样,其实就是实现残差链接的部分。不理解的可以无视这个classTemporalBlock(nn.Module):def__init__(self,n_inputs,n_outputs,kernel_size,stride,dilation,padding,dropout=0.2):super(TemporalBlock,self).__...
使用先进的机器学习技术和优化算法开发石油产量预测模型,包括开发遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆(GA-TCN-LSTM)集成模型,以及对循环神经网络(RNN)、门控循环单元( GRU)、长短期记忆LSTM)和时间卷积网络(TCN)。 此外,该程序还包括使用探索性数据分析和数据清理,旨在检测、可视化和处理数据集中的异常值。 利用先...
作者从2020年8月开始学习python,直到今天已经学习了四年左右。在气象家园网站总结了自己的一些学习经验,尤其以自动绘图函数为主要,同时也分享了自动绘图函数的使用方法(文字版)(网址:http://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=97940&highlight=%D7%D4%B6%AF%BB%E6%CD%BC)。但是应各位学者的要求...
Python气象自动绘图函数设计思想与使用方法(自动绘图函数-填色矢量等值线叠加图以及一些bug的修复) 太保宇辰 579 0 三小时掌握从零开始搭建【深度学习神经网络】模型,内容涵盖三大应用度超高的神经网络CNN、RNN、LSTM基础原理及案例实战 AI管家星期五 503 10 Python气象自动绘图函数设计思想与使用方法(自动绘图函数-趋...
如果使用LSTM或者是GRU这样的RNN模型,自然是可以处理这样的时间序列模型的,毕竟RNN生来就是为了这个的。 但是这个时间序列模型,宏观上思考的话,其实就是对这个这个时刻之前的数据做某个操作,然后生成一个标签,回想一下在卷积在图像中的操作,其实有异曲同工。(这里不理解也无妨,因为我之前搞了一段时间图像处理,所以...
本文是作者的原创第298篇，聚焦于Python时序预测领域，通过结合TCN（时间序列卷积网络）和LSTM（长短期记忆网络）模型，解决单站点多变量时间序列预测问题，以股票价格预测为例进行深入探讨。实现过程分为几个步骤：首先，从数据集中读取数据，包括5203条记录，通过8:2的比例划分为训练集（4162条）和测试集（...
nb_filters: 整数。在卷积层中使用的filter的数量。将类似于LSTM层中的units。 kernel_size: 整数。在每个卷积层中使用的kernel的大小。 dilation: 列表。表示每层中使用的空洞因子的大小的列表。例如:[1, 2, 4, 8, 16, 32, 64]。 nb_stacks: 整数。要使用残差块的堆栈数量。
时序预测 | Python基于Multihead-Attention-TCN-LSTM的时间序列预测 Multihead-Attention-TCN-LSTM(多头注意力-TCN-LSTM)是一种结合了多个注意力机制、时序卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的模型,用于时间序列预测。 输入层:将时间序列数据输入模型。时间序列可以是单变量(仅有一个特征)或多变量(多个特征)。