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Keras中带LSTM的多变量时间序列预测

这在时间序列预测中是一个很大的好处，经典的线性方法很难适应多元或多输入预测问题。 在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中开发用于多变量时间序列预测的LSTM模型。...本教程可以使用Python 2或3。 您必须在TensorFlow或Theano后端安装了Keras（2.0或者更高版本）。...如果你的环境需要帮助，请看这个帖子： 如何使用Anaconda设置Python环境进行机器学习和深度学习 1.空气污染预测 在本教程中，我们将使用空气质量（Air Quality数）据集。...提供超过1小时的输入时间步。 在学习序列预测问题时，考虑到LSTM使用反向传播的时间，最后一点可能是最重要的。 定义和拟合模型 在本节中，我们将在多元输入数据上拟合一个LSTM模型。...北京PM2.5数据集在UCI机器学习库 Keras中长期短期记忆模型的5步生命周期 Python中的长时间短时记忆网络的时间序列预测 Python中的长期短期记忆网络的多步时间序列预测 概要 在本教程中

46.4K149

使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现

基本简介 LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现 数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建...，只对keras部分代码做重点的介绍 模型构建与编译 def build_model(): # input_dim是输入的train_x的最后一个维度，train_x的维度为(n_samples...，采用的lstm,这里面关于参数这里要重点说明，return_sequences=True与False,比如说在我们设置。...在输出序列中，返回单个 hidden state值还是返回全部time step 的 hidden state值。 False 返回单个， true 返回全部。...keras 中设置两种参数的讨论 1.return_sequences=False && return_state=False h = LSTM(X) Keras API 中，return_sequences

6.7K51
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    C语言数组与指针的关系，使用指针访问数组元素方法

    数组与指针如果您阅读过上一章节“C语言数组返回值”中的内容，那么您是否会产生一个疑问，C语言的函数要返回一个数组，为什么要将函数的返回值类型指定为指针的类型？...我们可以通过C语言的寻址符“&”来返回数组变量存储在内存中地址和数组变量第一个元素存储在内存中的地址，以及指针引用的内存地址进行一个比较，如下实例代码：#include int main...：61fe10（不同的计算机可能输出的有所不同，但三个一般都是一样的），也就是说，数组存储在内存中的地址或者说指针引用的内存地址指向的是数组第一个元素存储在内存中的地址。...换句话说，数组是一个指向该数组第一个元素内存地址的指针。...使用指针访问数组元素也许通过数组元素的索引直接访问数组元素会更直观一些，但使用指针访问数组元素也可以了解一下，语法如下：*(Array+n)；其中n为索引值，这相当于Arrayn使用指针访问数组元素实例代码

    16620

    使用Keras实现 基于注意力机制（Attention）的 LSTM 时间序列预测

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 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 对于时间步的注意力机制 首先我们把它git clone 到本地，然后配置好所需环境 笔者的 tensorflow...比较简单的方法就是将输入数据 reshape 一下 将timesteps 与 input_dim 维对换 再运行就可以了，因为本代码的设置就是对 输入的第2维加入注意力机制....，也是相同的） 对于时间步和输入维的注意力机制 待补充 注:参考 keras-attention-mechanism 以及 Keras中文文档 代码已上传到我的github 发布者：全栈程序员栈长

    5.8K20

    Go错误集锦 | 函数何时使用带参数名的返回值

    如下函数就指定了返回值的名字： func f(a int) (b int) { b = a return } 在这种使用方式中，返回值参数（这里是b）首先会被初始化成返回类型的零值（这里...其次，在return语句中可以不加任何参数，默认会将同名变量b的值返回。 02 何时使用带参数名的返回值 那么，在什么场景下会推荐使用带参数名的返回值呢？...因为通过error类型我们就知道返回值一定是一个错误类型的。所以，在这种场景下，返回值指定了参数名也不会提高可读性，就尽量不要指定参数值名称。...但同时，返回值的参数值在函数一开始会被初始化成对应类型的零值。在业务逻辑中如果处理不当，就会造成错误。...大家注意这里，如果ctx.Err()不等于nil，那么在返回err的时候，因为err没有被赋值，同时由于在返回值中指定了参数名被初始化成对应的零值nil，实际返回的err还是nil，不符合要返回具体错误的预期

    2.6K10

    使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测

    在本文中，您将发现如何使用Keras深度学习库在Python中开发LSTM网络，以解决时间序列预测问题。 完成本教程后，您将知道如何针对自己的时间序列预测问题实现和开发LSTM网络。...假设安装了Keras深度学习库。 在进行任何操作之前，最好先设置随机数种子，以确保我们的结果可重复。...然后，我们可以从数据帧中提取NumPy数组，并将整数值转换为浮点值，这更适合使用神经网络进行建模。...LSTM网络可以以与其他层类型堆叠相同的方式堆叠在Keras中。所需配置的一个附加函数是，每个后续层之前的LSTM层必须返回序列。...概要 在本文中，您发现了如何使用Keras深度学习网络开发LSTM递归神经网络，在Python中进行时间序列预测。 ---- ?

    3.4K10

    jq使用splice删除数组元素出错的解决方法

    jq的splice用于删除数组里某些元素,并且会改变原数组 定义和用法 splice() 方法向/从数组中添加/删除项目，然后返回被删除的项目。 注释：该方法会改变原始数组。...整数，规定添加/删除项目的位置，使用负数可从数组结尾处规定位置。 howmany 必需。要删除的项目数量。如果设置为 0，则不会删除项目。 item1, ..., itemX 可选。...说明 splice() 方法可删除从 index 处开始的零个或多个元素，并且用参数列表中声明的一个或多个值来替换那些被删除的元素。...如果从 arrayObject 中删除了元素，则返回的是含有被删除的元素的数组。 浏览器支持 所有主流浏览器都支持 splice() 方法。...剩余 [1,2,8,9]; 所以,当你真正想循环删除数组元素时,在删除之后要i--才能保证循环指针正确指向下一个需要处理的元素上 例如 当你想 var arr = [1,2,3,4,5,6,7,8,9

    1.9K20

    Leetcode|线性序列|5342. 连续子数组的最大和（暴力+贪心+动态规划包含结尾元素）

    int maxSubArray(vector& nums) { int maxSum = INT_MIN; int curSum = 0; // 当前区间中的和...++) { curSum += nums[i]; maxSum = max(maxSum, curSum); // 核心：若之前的curSum...return maxSum; } }; 3 动态规划（未状态压缩） 【本题特点】：子数组要保证连续性，由于存在负数，不适合用滑动窗口方法 【解题关键】：dp[i]数组含义要包含结尾元素的默认添加...【选择】：①nums[i]独立成组 or ②加入到i - 1的数组中 【状态转移方程】：dp[i] = max(nums[i], dp[i - 1] + nums[i]) class Solution...maxSum = dp[0]; for (int i = 1; i < size; i++) { // 选择(1)nums[i]独立成组 or (2)加入到i - 1的成组元素中

    54110

    2023-04-29：一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。给你一个整数数组 nums ，返回 nums 。

    2023-04-29：一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。...给你一个整数数组 nums ，返回 nums 的所有非空 子序列 的 宽度之和 由于答案可能非常大，请返回对 109 + 7 取余 后的结果。...子序列 定义为从一个数组里删除一些（或者不删除）元素， 但不改变剩下元素的顺序得到的数组 例如，[3,6,2,7] 就是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的一个子序列。...排序 首先对数组进行排序，这样我们就可以根据每个子序列的首尾元素来计算它的宽度了。 1....计算宽度 我们使用 A 表示当前子序列的宽度，即末尾元素与首元素的差值，使用 B 表示上一个子序列的宽度，即前一次循环中的 A 值。

    20130

    2023-04-29：一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。 给你一个整数数组 nums ，返回 nums 的所有非空 子序列 的 宽度之和

    2023-04-29：一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。...给你一个整数数组 nums ，返回 nums 的所有非空 子序列 的 宽度之和由于答案可能非常大，请返回对 109 + 7 取余 后的结果。...子序列 定义为从一个数组里删除一些（或者不删除）元素，但不改变剩下元素的顺序得到的数组例如，3,6,2,7 就是数组 0,3,1,6,2,2,7 的一个子序列。输入：nums = 2,1,3。...答案2023-04-29：解题思路：排序首先对数组进行排序，这样我们就可以根据每个子序列的首尾元素来计算它的宽度了。...计算宽度我们使用 A 表示当前子序列的宽度，即末尾元素与首元素的差值，使用 B 表示上一个子序列的宽度，即前一次循环中的 A 值。

    70700

    Seq2seq模型的一个变种网络：Pointer Network的简单介绍

    Pointer Network（为方便起见以下称为指针网络）是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。...在我们的研究中，对于五个数字，我们几乎达到了100%的准确度。请注意, 这是Keras所报告的 “分类精度”, 意思是在正确位置上元素的百分比。...而一个对少量数字进行训练的网络并不能概括更大的, 比如: 981,66,673 856,10,438 884,808,241 为了帮助网络使用数字, 我们添加一个 ID (1，2, 3…) 到序列的每个元素...第二个维度“列”通常是特征(属性), 但带序列的特征进入第三个维度。第二个维度由给定序列的元素组成。...如果 mask_zero设置为True, 那么作为一个序列，词汇表中不能使用索引0(input_dim应等于词汇量“+1”)。 关于实现 我们使用了一个Keras执行的指针网络。

    1.8K50

    Seq2seq强化，Pointer Network简介

    源/ATYUN订阅号 Pointer Network（为方便起见以下称为指针网络）是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。...在我们的研究中，对于五个数字，我们几乎达到了100%的准确度。请注意, 这是Keras所报告的 “分类精度”, 意思是在正确位置上元素的百分比。...而一个对少量数字进行训练的网络并不能概括更大的, 比如: 981,66,673 856,10,438 884,808,241 为了帮助网络使用数字, 我们添加一个 ID (1，2, 3…) 到序列的每个元素...第二个维度“列”通常是特征(属性), 但带序列的特征进入第三个维度。第二个维度由给定序列的元素组成。...如果 mask_zero设置为True, 那么作为一个序列，词汇表中不能使用索引0(input_dim应等于词汇量“+1”)。 关于实现 我们使用了一个Keras执行的指针网络。

    1.3K60

    使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测|附代码数据

    假设安装了Keras深度学习库。在进行任何操作之前，最好先设置随机数种子，以确保我们的结果可重复。...然后，我们可以从数据帧中提取NumPy数组，并将整数值转换为浮点值，这更适合使用神经网络进行建模。...本文选自《使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测》。...R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化用R语言实现神经网络预测股票实例使用PYTHON中KERAS的...LSTM递归神经网络进行时间序列预测python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类

    2.2K20

    畅游人工智能之海 | Keras教程之Keras的知识结构

    高级激活层  高级激活层中有一些更复杂的激活操作，如LeakyReLU为带泄露的ReLU，当神经元未激活时，他仍允许赋予一个很小的梯度、PReLU为参数化的ReLU，其中带有可学习的数组等等。 ...数据预处理  序列预处理  Keras提供了多种进行序列预处理的方法：如TimeseriesGenerator用于生成批量时序数据、pad_sequences将多个序列截断或补齐为相同长度、make_sampling_table...ImageDataGenerator类有许多方法可以使用，如apply_transform对图像进行变换处理、flow采集数据和标签数组，生成批量增强数据等等。 ...其他  损失函数Losses  损失函数是编译Keras模型的所需的两个关键参数之一。它是用来优化参数的依据，优化的目的就是使loss尽可能降低，实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...可以传递一个回调函数的列表到模型的fit方法，相应的回调函数就会被在各自阶段被调用。  初始化Initializers  初始化定义了设置 Keras 各层权重随机初始值的方法。

    1.1K30

    给定一个排序数组，你需要在 原地 删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间，你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。

    给定数组 nums = [1,1,2], 函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。...================================ 关于此类的题目，提取有效信息，有序数组，应该想到利用双指针来进行处理； 我们需要跳过重复的元素，然后遇到非重复元素进行覆盖操作 解法1....return temp+1; 16 17 } 18 19 20 21 } 2.去重，可以利用map进行操作，以 array[i] — i, 进行存储，这样可以起到去重的效果...，然后我们遍历一遍数据，进行替换覆盖就可以了； 注意，hashmap是非顺序存储的，我们需要保证数组的有序排列，所以需要用到有存储顺序的linkedhashmap进行存储 这个实现有点慢，好歹也是自己第一次的解题思路

    1.7K40

    keras doc 9 预处理等

    配置文件~/.keras/keras.json的image_dim_ordering值,如果你从未设置过的话,就是'th' ---- 方法 fit(X, augment=False, rounds=1)...save_to_dir：None或字符串，该参数能让你将提升后的图片保存起来，用以可视化 save_prefix：字符串，保存提升后图片时使用的前缀, 仅当设置了save_to_dir时生效 save_format...："png"或"jpeg"之一，指定保存图片的数据格式,默认"jpeg" _yields:形如(x,y)的tuple,x是代表图像数据的numpy数组.y是代表标签的numpy数组.该迭代器无限循环....或字符串，该参数能让你将提升后的图片保存起来，用以可视化 save_prefix：字符串，保存提升后图片时使用的前缀, 仅当设置了save_to_dir时生效 save_format："png"或"jpeg...Adagrad lr：大于0的浮点数，学习率 epsilon：大于0的小浮点数，防止除0错误 ---- Adadelta keras.optimizers.Adadelta(lr=1.0, rho=0.95

    1.2K20

    Python数据分析与挖掘的常用工具

    ，因此使用中应尽量使用内置函数。...Scipy依赖于NumPy，NumPy提供了多维数组功能，但只是一般的数组并不是矩阵。比如两个数组相乘时，只是对应元素相乘。Scipy提供了真正的矩阵，以及大量基于矩阵运算的对象与函数。...它建立在NumPy之上，功能很强大，支持类似SQL的增删改查，并具有丰富的数据处理函数，支持时间序列分析功能，支持灵活处理缺失数据等。 Pandas基本数据结构是Series和DataFrame。...Series就是序列，类似一维数组，DataFrame则相当于一张二维表格，类似二维数组，它每一列都是一个Series。为定位Series中的元素，Pandas提供了Index对象，类似主键。...示例：简单的MLP（多层感知器） from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation

    53610

    使用2D卷积技术进行时间序列预测

    本文将展示一种新的时间序列预测方法。 目标数据集 在这个项目中使用的数据是来自北卡罗来纳州夏洛特分校的全球能源预测竞赛的数据。...每个数组中都有72个小时的数据。如果你仔细观察这3个数组中前8个左右的读数，你会注意到每一个新的数组都是一个向前移动了1小时的序列。...我们的优化函数设置为均方误差/均方根误差。我们同时也监测R²，不过，如果存在冲突，我们只使用均方误差作为损失函数和优化目标。 对于基线模型，我们将看到均方误差和R²的数据情况。...1D卷积预测方法 另一种预测时间序列的方法是使用一维卷积模型。1D卷积使用一个过滤窗口并在数据上循环该窗口以产生新的输出。...Last step 这个过程一直持续到窗口到达输入数据的末尾。在我们的例子中，一个输入数据序列是我们之前设置的72小时的数据。

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