基于长短期记忆神经网络LSTM的多步长时间序列预测_基于lstm神经网络的时间序列预测(lstm单变量、multi-step lstm预测、长短周期记忆

作者：繁依Fanyi0 | 2024-05-14 16:44:21

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基于lstm神经网络的时间序列预测(lstm单变量、multi-step lstm预测、长短周期记忆

长短时记忆网络(LSTM)是一种能够学习和预测长序列的递归神经网络。LSTMs除了学习长序列外，还可以学习一次多步预测，这对于时间序列的预测非常有用。LSTMs的一个困难在于，它们可能难以配置，而且需要大量的准备工作才能获得适合学习的格式的数据。

在本教程中，您将了解如何使用Keras在Python中开发用于多步骤时间序列预测的LSTM。

完成本教程后，您将知道:

如何为多步时间序列预测准备数据。

如何建立多步时间序列预测的LSTM模型。

如何评价一个多步骤的时间序列预测。

教程概述

本教程分为四个部分;它们是:

洗发水的销售数据集

数据准备和模型评估

持久性模型

多步LSTM

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