循环神经网络（RNN）跟前面介绍的卷积神经网络区别很大，卷积神经网络主要是处理空间信息，每层提取不同的特征，而RNN是处理时序信息的，时序信息就是说将一段文字或者声音等看作是一段离散的时间序列，按照时间进行输出的一种模型，本节主要介绍如何处理自然语言(Natural Language Processin
LSTM在时间序列预测方面的应用非常广，但有相当一部分没有考虑使用多长的数据预测下一个，类似AR模型中的阶数P。我基于matlab2021版编写了用LSTM模型实现多步预测时间序列的程序代码，可以自己调整使用的数据“阶数”。序列数据是我随机生成的，如果有自己的数据，就可以自己简单改一下代码，读取txt或excel都可以。注意读取后的序列必须命名
时序预测 | Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列多步预测
负荷预测 | Matlab基于CNN-LSTM-Attention多变量时间序列多步预测
负荷预测 | Matlab基于CNN-GRU-Attention多变量时间序列多步预测
负荷预测 | Matlab基于CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列多步预测
# Pytorch LSTM多步时间序列预测
在时间序列预测中，LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络是一种非常强大的工具，特别适用于处理长期依赖关系和记忆问题。本文将介绍如何使用Pytorch实现一个LSTM模型来进行多步时间序列预测。
## LSTM简介
LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，通过引入门控机制来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。LS
时序预测 | Matlab基于Transformer多变量时间序列多步预测
各位朋友大家好，今天来讲一下LSTM时间序列的预测进阶。 现在我总结一下常用的LSTM时间序列预测：1.单维单步（使用前两步预测后一步） 可以看到trainX的shape为 (5,2) trainY为(5,1) 在进行训练的过程中要将trainX reshape为 (5,2,1)(LSTM的输入为 [samples, timesteps, features] 这里的timesteps为步数，fea
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2024-01-08 13:58:17
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【1. 概要】论文针对的是时序预测问题（Time series forecasting，TSF），根据时间序列的特点创新性地提出了一个多层的神经网络框架sample convolution and interaction network（SCINet）用于时序预测。模型在多个数据集上都展示了其准确率上的优越性，且时间成本相对其他模型（如时序卷积网络TCN）也更低。本篇论文工作包含以下几点：说明了T
多元时间序列预测的时间模式注意题目：Temporal Pattern Attention for Multivariate Time Series Forecasting作者：Shun-Yao Shih, Fan-Keng Sun, Hung-yi Lee来源：Machine Learning (cs.LG)Submitted on 12 Sep 2018 (v1), last revised 2
论文标题： Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting 论文链接： https://arxiv.org/abs/2012.07436 源码链接： https://github.com/zhouhaoyi/ETDataset摘要许多实际应用都需要对长序列时间序列进行预测，例如电力消
论文链接：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2106.13008.pdfAbstract 延长预测时间是极端天气预警和长期能源消耗规划等实际应用的关键需求。本文研究时间序列的长期预测问题。先前的基于 Transformer 的模型采用各种 self-attention 机制来发现长期依赖关系。然而，长期未来的复杂时间模式使基于 Transformer 的模型无法找到可靠的
卷积中的步长：Strided convolutions例子：用 3x3 的过滤器对 7x7 的矩阵进行卷积，得到了一个 3x3 的输出输入和输出的维度间的关系可以用以下的方程进行表示： 如果你有一个 n x n 大小的图像，用一个f x f大小的过滤器对这个图像进行卷积，对图像使用p层填充(padding)，并假设步长为s (strided)。由于每次要移动s步长，而不是一步一步进行，所
KNN应用1、KNN简介1.1 KNN算法优缺点2、KNN算法的思想3、最佳K值的选择4、相似度的度量方法4.1 距离定义4.2 欧式距离4.3 曼哈顿距离4.4 余弦相似度4.5 杰卡德相似系数5、K-近邻的分类决策规则6、KNN算法从零实现（基于Python）6.1 伪代码6.2 Python代码实现7、近邻样本的搜寻方法7.1 KD搜寻树7.1.1 KD树的构建7.1.2 KD树的搜寻8、
一种历史资料延伸预测，也称历史引伸预测法。是以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行引伸外推，预测其发展趋势的方法。时间序列，也叫时间数列、历史复数或动态数列。它是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排到所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括：收
负荷预测 | Matlab基于Transformer-BiLSTM多变量时间序列多步预测
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