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计算机毕设 LSTM的预测算法 - 股票预测 天气预测 房价预测_lstm预测信道

lstm预测信道

0 简介

今天学长向大家介绍LSTM基础

基于LSTM的预测算法 - 股票预测 天气预测 房价预测

1 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测

时间序列预测是一类比较困难的预测问题。

与常见的回归预测模型不同,输入变量之间的“序列依赖性”为时间序列问题增加了复杂度。

一种能够专门用来处理序列依赖性的神经网络被称为 递归神经网络(Recurrent Neural Networks、RNN)。因其训练时的出色性能,长短记忆网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM)是深度学习中广泛使用的一种递归神经网络(RNN)。

在本篇文章中,将介绍如何在 R 中使用 keras 深度学习包构建 LSTM 神经网络模型实现时间序列预测。

  • 如何为基于回归、窗口法和时间步的时间序列预测问题建立对应的 LSTM 网络。
  • 对于非常长的序列,如何在构建 LSTM 网络和用 LSTM 网络做预测时保持网络关于序列的状态(记忆)。

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