颠沛的小丸子

引入数据包from __future__ import print_functionimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport statsmodels.api as smfrom statsmodels.graphics.api import qqplotfrom statsmodels.graphics.ts...

卷积神经网络(CNN)可以作为编解码器结构中的编码器。CNN不直接支持序列输入;相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显著特征。然后可以按照正常情况由LSTM解码器解释这些。我们将使用CNN和LSTM的混合模型称为cn -LSTM模型，在本例中，我们将在一个编解码器体系结构中同时使用它们。CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，尽管多个特性被读取为不同的通道，最终...

[n, 2, 1, 7, 1]CNN-LSTM方法的进一步扩展是对CNN的卷积(例如CNN如何读取输入序列数据)执行LSTM的每个时间步骤。这种组合称为卷积LSTM，简称ConvLSTM，就像cn -LSTM也用于时空数据一样。与为了计算内部状态和状态转换而直接读入数据的LSTM不同，与解释CNN模型输出的cn -LSTM不同，ConvLSTM使用卷积作为直接读入LSTM单元本身的输入的一...

随着智能电表的兴起和太阳能电池板等发电技术的广泛应用，有大量可用的用电数据。这些数据代表了一系列与电力相关的多元时间序列，进而可以用来建模甚至预测未来的用电量。与其他机器学习算法不同，长短时记忆递归神经网络能够从序列数据中自动学习特征，支持多变量数据，并能输出可用于多步预测的变长序列。在本教程中，您将了解如何开发长期短期记忆递归神经网络，用于多步骤时间序列预测家庭用电量。完成本教程...

在本节中，我们可以更新普通的LSTM以使用编解码器模型。这意味着模型不会直接输出向量序列。相反，该模型将由两个子模型组成，用于读取和编码输入序列的编码器，以及读取编码的输入序列并对输出序列中的每个元素进行一步预测的解码器。这种差别很细微，因为实际上这两种方法都可以预测序列输出。重要的不同之处在于，解码器使用了LSTM模型，这使得解码器既可以知道前一天在序列中预测了什么，又可以在输出序列时积累内部状...

在本节中，我们将更新上一节中开发的编码器-解码器LSTM，使用8个时间序列变量中的每一个来预测下一个标准周的每日总功耗。我们将通过将每个一维时间序列作为单独的输入序列提供给模型来实现这一点。LSTM将依次创建每个输入序列的内部表示，这些输入序列将由解码器一起解释。使用多元输入有助于解决这样的问题，即输出序列是来自多个不同特征的先前时间步长的某个函数，而不只是(或包括)预测的特征。目前还不清楚在电力...

本文关于SVR时间序列的预测，详细步骤如下：1.数据读取2.数据集的划分（采用滑动窗口重叠切片）3.训练数据集掷乱4.SVR参数设置（网格搜索+交叉验证）5.SVR模型训练+模型保存6.SVR模型加载+预测import xlrdimport matplotlib.pyplot as pltdef read_20180829(): fname = "20...