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由领航团团长手把手教你用PaddlePaddle搭建Informer长时间序列模型（2021 AAAI最佳论文）
🔥Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的新项目是🚩基于大数据分析的股
时隔半年多，毕设男孩终于重操旧业，回到了 LSTM进行时间序列预测和异常检测的路上。如果有阅读过我之前的博客，可以发现使用 LSTM作单类的时间序列异常检测也是基于对于时间序列的预测进行登堂入室LSTM：使用LSTM进行简单的时间序列异常检测本次我们要进行的是 使用 注意力机制 + LSTM 进行时间序列预测，项目地址为Keras Attention Mechanism首先我们把它git...
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细解读（附完整代码），本文不再赘述其细节，主要复现网络结构的变动。cnn-lstm主要是维度和输入限制，建议大家在草稿纸上画一画
LSTM单元结构图。前向传播：在Understanding LSTM Networks博客中已经详细得不能再详细的介绍了LSTM网络的前向传播过程。如果英文能力不是很好，也可以参考如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM_结构之法 算法之道-CSDN博客翻译过来的版本。也可以参考本文的简略解析。LSTM 的核心概念在于细胞状态以及“门”结构。细胞状态相当于信息传输的路径，让信息能在序列连中传递下
LSTM模型是为了解决RNN神经网络中的梯度爆炸问题。（1）模型思路：RNN是想把所有信息都记住，不管是有用的信息还是没用的信息。LSTM：设计一个记忆细胞（具备选择性记忆的功能），可以选择记忆重要信息，过滤掉噪声信息，减轻记忆负担。（2）LSTM前向传播：LSTM模型：RNN模型：两者相比，LSTM内部更加复杂，且RNN只有一条链路串联起各个神经元，而LSTM是由两条链路串联起来的。LSTM内部
参考连接：LSTM系列_3.1~3.3、第一个LSTM小例子：Keras中LSTM建模的5个核心步骤（python）_日拱一卒-CSDN博客_lstm python 例子1.定义网络我们将构建一个LSTM神经网络，在可见层中具有1个输入时间步长和1个输入特征，在LSTM隐藏层中具有10个存储器单元，在完全连接的输出层中具有1个具有线性（默认）激活功能的神经元。2.编译网络我们将使用具有默认配置和均
LSTM模型结构1、LSTM模型结构2、LSTM网络3、LSTM的输入结构4、Pytorch中的LSTM4.1、pytorch中定义的LSTM模型4.2、喂给LSTM的数据格式4.3、LSTM的output格式5、LSTM和其他网络组合1、LSTM模型结构BP网络和CNN网络没有时间维，和传统的机器学习算法理解起来相差无几，CNN在处理彩色图像的3通道时，也可以理解为叠加多层，图形的三维矩阵当做空
什么是GRU？为什么要学习GRU？
首先在本文中不考虑已知序列的预测，即不使用观测值去进行下一步的预测，这在实际中是没有应用意义的，除非是已知实验数据再去进行一个模型的验证。第一步：加载数据，并进行数据预处理load Forcedata_1.mat %加载数据(double型，只有一列数据,时序预测没有实际时间，只有事情发生的顺序)data=force';%将数据集转置%% 序列的前 90% 用于训练，后 10% 用于测试dataT
LSTM长短期记忆网络 LSTM（long short-term memory）是 RNN 的一种变体，其核心概念在于细胞状态以及“门”结构。细胞状态相当于信息传输的路径，让信息能在序列连中传递下去。你可以将其看作网络的“记忆”。理论上讲，细胞状态能够将序列处理过程中的相关信息一直传递下去。因此，即使是较早时间步长的信息也能携带到较后时间步长的细胞中来，这克服了短时记忆的影响。信息的添加和移除我
最原始的也是最简单的预测视频中的下一帧的内容的方法是使用CNN和LSTM。我们是否可以将预测天气雷达的下一个捕获信号的问题简化为预测视频中的下一帧的问题呢（雷达的讯号也是图像序列）。所以我收集了一些图像序列，并开始实验各种架构的卷积LSTM神经网络。每个训练数据点由36个连续的雷达原始文件(对应于间隔5分钟的3小时的测量)组成。然后将每个数据点分成两部分。前18帧用作“特征”(x)，后18帧是神经
tensorflow笔记系列：（一）tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释（二） tensorflow笔记：多层CNN代码分析之前讲过了tensorflow中CNN的示例代码，现在我们来看RNN的代码。不过好像官方只给了LSTM的代码。那么我们就来看LSTM吧。LSTM的具体原理就不讲了，可以参见深度学习笔记(五)：LSTM，讲的非常清楚。坦白说，这份写LSTM的代码有点难，
AI达人特训营第二期，依据中国人口逐年变化数据集，使用Paddle搭建LSTM神经网络，实现人口预测。项目流程包括数据预处理、模型构建、模型训练、模型预测、预测结果可视化等。
NLP课程期末项目：基于LSTM的三句半生成器训练语料数据集：三句半语料数据集实现模型：双层LSTM模型参考：LSTM古诗生成训练结果如下，由于三句半的资源比较少，现有的样本是在爬取了多个网站后能获得到的最大样本，数据集数量较少，因此网络表现结果一般，还不能很好的生成三句半，只有部分词语是合理。不过令人可喜的是，有些位置的预测可以根据训练集中的内容压到韵脚，我们相信，如果有更丰富全面的数据，网络的
ID：399899注： 这里使用的数据源是TushareLSTM股票价格预测实验实验介绍使用LSTM进行股票价格的预测，用到的框架主要包括：TensorFlow2.0，主要用于深度学习算法的构建，本实验以Tushare平台的601398股票历史数据为基础，基于Keras深度学习库股票价格进行预测。算法原理：这里就不对模型原理进行介绍了这里引用一下别人的 需要的朋友去看一下https://jueji
Cannot convert a symbolic Tensor (lstm/strided_slice:0) to a numpy array.在运行代码的时候，我发现这个问题，本来自己以为原因是因为数据中有些不可以用于numpy类型的数据但是其实 可以直接通过调整numpy版本的方式 立刻解决问题：应该是numpy升级了版本之后，导致对之前的数据不兼容：pip install -U numpy
pytorch LSTM 时间序列预测
学习了RNN和LSTM的理论知识，下面再来使用Keras实现一下这些模型。理论知识：循环神经网络（RNN）LSTM神经网络和GRUKeras实现神经网络：Keras实现全连接神经网络（python）Keras的安装过程：Tensorflow和Keras版本对照及环境安装1. 环境准备import matplotlib.pyplot as pltfrom math import sqrtfrom m
0. 介绍首先需要指出的是，代码是从李宏毅老师的课程中下载的，并不是我自己码的。这篇文章主要是在原代码中加了一些讲解和注释，以及将繁体字改成了简体字。我们需要处理的问题是将Twitter上的文字评论分为正面和负面。具体的要求如下：我们使用到的模型如下所示：其中，word embedding是将词语转换为向量，以便于后续放入LSTM中进行训练。在下面的代码中，作者选用的是word2vec模型（Ski
本文涉及知识点Pytorch nn.Module的基本使用Pytorch nn.Linear的基本用法Pytorch中DataLoader的基本用法Pytorch nn.Embedding的基本使用详解torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 的使用与原理本文内容本文基于文章Long Short-Term Memory: From Zero to Hero with PyTor
本文以AFC系统中乘客进出站刷卡记录数据为基础并对进出站客流量进行预测，将神经网络与客流量时间与空间的分布特征相结合，能够有效地揭示轨道交通客流量的变化趋势。更进一步组合LSTM和CNN模型进行较为客观的客流量预测数据统计，并通过深度学习将预测结果应用于实践之中对轨道交通发车频次进行合理优化，制定准确的发车间隔，以提升轨道交通运行效率。本文将使用上海10号线原始客流数据，通过python中的num
时间序列数据，顾名思义，是一种随着时间改变的数据。例如，24小时气温数据，一个月得分产品价格数据，某一公司股票价格年度数据。高级深度学习模型，比如长短期记忆网络（LSTM），能够捕获到时间序列数据中的变化模式，进而能够预测数据的未来趋势。在这篇文章中，你将会看到如何利用LSTM算法来对时间序列数据进行预测。在我早些时候的文章中，我展示了如何运用Keras库并利用LSTM进行时间序列分析，以预测未来
LSTM中因为需要把数据进行归一化，预测后又要进行逆缩放，所以经常使用MinMaxScaler这个函数，对于逆缩放需要的数据我总是不理解，因此做了以下的工作。#MinMaxScaler常用方法from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerscaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))b = scaler.fit
Keras解决ImportError: cannot import name 'pad_sequences' from 'keras.preprocessing.sequence'报错
使用Pytorch构建LSTM，预测短时交通流
理论部分有空再写..全部实现实践代码环境： pytorch1.3.1; sklearn;tqdm训练语料：链接：https://pan.baidu.com/s/1Pa42E2q9fZ2zXLJ7vLvx8g提取码：o2rg--来自百度网盘超级会员V1的分享项目结构：#!/...
【人工智能项目】LSTM实现数据预测分类实验本次主要对csv文件中采集到的数据来区分树的品种实验，通过不同列的数据，送入lstm模型中，得到预测结果。导包# 导包import numpy as npimport pandas as pdimport globimport osimport tensorflow as tffrom sklearn.model_selection import tra
LSTM时间序列预测
本文展示了使用双向LSTM(Bi-LSTM)进行时间序列预测的全过程，包含详细的注释。整个过程主要包括：数据导入、数据清洗、结构转化、建立Bi-LSTM模型、训练模型（包括动态调整学习率和earlystopping的设置）、预测、结果展示、误差评估等完整的时间序列预测流程。 本文使用的数据集在本人上传的资源中，链接为mock_kaggle.csv代码如下：import pandas as p
1、摘要本文主要讲解：PSO粒子群优化-LSTM-优化神经网络神经元个数dropout和batch_size，目标为对沪深300价格进行预测主要思路：PSO Parameters ：粒子数量、搜索维度、所有粒子的位置和速度、个体经历的最佳位置和全局最佳位置、每个个体的历史最佳适应值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_s
初学LSTM时要解决的问题就是时间序列的预测。时间序列预测又分为多变量，单变量和多步预测单变量预测：只有单变量进行预测，即只有时间的变化作为变量预测的标准。例如预测飞机乘客的实验多变量预测：除了时间，还有其他变量作为输入一起预测。例如测试PM2.5的实验，除了时间，还有湿度等其他特征。多步预测：即不止预测下一步数据，而是预测未来的几步数据，例如从1，预测3步→2，3，4步骤整理数据：（包括稳定性改
机器学习之LSTM的Python实现什么是LSTM？LSTM（长短期记忆人工神经网络），是一种可以学习长期依赖特殊的RNN（循环神经网络）。传统循环网络RNN虽然可以通过记忆体，实现短期记忆，进行连续数据的预测。但是当连续数据的序列变长时，会使展开时间步过长，反向传播更新参数时梯度要按时间步连续相乘，会导致梯度消失。故引入LSTM（长短期记忆人工神经网络）。LSTM的核心理念循环核注：iti_ti
基于pytorch搭建多特征LSTM时间序列进行预测，对代码编写流程进行详细解读
使用飞桨高层API在baostock证券数据集下构建LSTM模型预测A股走势
基于LSTM的多变量温度预测（python）——我保证他能够运行，而且结果能够让你满意（如果你和我一样都是一个新手的话）这里写目录标题基于LSTM的多变量温度预测（python）——我保证他能够运行，而且结果能够让你满意（如果你和我一样都是一个新手的话）一、我为什么要写这些？二、具体做了什么？三、源代码切块加注释，恳请批评指正(●’◡’●)ﾉ一、我为什么要写这些？因为让人抓狂的课程大作业，我小组选
1.模型结构Attention-LSTM模型分为输入层、LSTM 层、Attention层、全连接层、输出层五层。LSTM 层的作用是实现高层次特征学习；Attention 层的作用是突出关键信息；全连接层的作用是进行局部特征整合，实现最终的预测。这里解决的问题是：使用Attention-LSTM模型进行数据的预测。完整的代码在文末展示。1.输入层输入层是全部特征进行归一化之后的序列。归一化的目的
一、引言LSTM出现以来，在捕获时间序列依赖关系方面表现出了强大的潜力，直到Transformer的大杀四方。但是，就像我在上一篇博客《RNN与LSTM原理浅析》末尾提到的一样，虽然Transformer在目标检测、目标识别、时间序列预测等各领域都有着优于传统模型的表现，甚至是压倒性的优势。但Transformer所依赖的Multi-Head Attention机制给模型带来了巨大的参数量与计算开
问题:在 bash 中对文件进行数字排序 我需要对 .flv 文件进行数字排序,并且可以使用以下命令进行排序: ls *\.flv | sort --version-sort -f 但是有很多文件(数百个),它的排序不正确。 ls *\.flv | sort --version-sort -f | tail -n 20 e680.flv e681.flv e682.flv e683.flv e68
问题:ls -l用于所有父目录 我想获取从当前文件夹到/的所有目录权限的列表。例如,对于目录:/var/lib/program/subfolder,我想要一个输出,例如: $ pwd /var/lib/program/subfolder $ magic_ls_-l_command somefile drwxr-xr-x 10 root root 4096 May 15 20:20 var drwx
问题:bash ls;输出修改文件的时间,包括年和秒[关闭] 我想输出修改文件的时间,包括年和秒。我尝试使用 ls -linT,意味着 -T 必须这样做,但事实并非如此。 -T 被认为是制表大小。我正在使用 ls 搜索解决方案。有人可以帮我吗? 解答 试试--time-style=full-iso,或者只是--full-time: ls -l --time-style=full-iso ls --
问题:C语言实现ls -al命令 作为我的一门课作业的一部分,我必须用 C 语言编写一个程序来复制 ls -al 命令的结果。我已经阅读了必要的材料,但我仍然没有得到正确的输出。到目前为止,这是我的代码,它只应该打印出文件大小和文件名,但其打印的文件大小不正确。 代码: #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <unistd.h>
问题:列出一个目录(和子目录)中的所有文件(带有完整路径),按访问时间排序 我想构建一个 Linux 命令来列出按访问时间排序的特定目录(和子目录)中的所有文件(及其完整路径)。 ls 可以按访问时间排序,但不提供完整路径。 find 给出了完整路径,但您对访问时间的唯一控制是使用 -atime N 指定一个范围(至少在 24*N 小时前访问过),这不是我想要的。 有没有办法按访问时间排序并立即获
问题:尾状连续ls(文件列表) 我正在监视在 linux 的文件夹中创建的新文件。我时不时地在其中发出一个“ls -ltr”。但我希望有一个程序/脚本可以自动打印它,并且只有最新的条目。我做了一个短暂的while循环来列出它,但它会重复那些不是新的条目,并且当没有新文件时它会保持我的屏幕滚动。我已经了解了“watch”,它确实显示了我想要的内容并每 N 秒刷新一次,但我不想要一个 ncurses
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——lstm
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