Python时间序列LSTM预测系列教程（3）-单变量

最新推荐文章于 2025-07-19 09:02:19 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-19 09:02:19 发布 · 5.5k 阅读 · 18 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#LSTM #Python #时间序列预测 #RNN

本文是Python时间序列预测系列教程的第三部分，专注于单变量LSTM模型的构建。内容包括LSTM的基础知识，建模步骤如数据重塑、LSTM层的设定、输出定义、度量和优化，以及模型的编译和预测。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

单变量LSTM预测模型（3）


教程原文连接


LSTM 建模


LSTM基础


Keras 中 LSTM 的层维护一个 batch 的状态
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
Python时间序列LSTM预测系列教程（5）-单变量
iyangdi的博客
09-06 4170
更健壮的LSTM案例 基于Python时间序列LSTM预测系列教程（4）描述的案例，进行改进 Keras每次会默认随机初始化LSTM 为了评估模型的性能，可以多次试验，求RMSE的均值 代码解析 #重复实验    repeats = 30 error_scores = list() for r in range(repeats):     #fit 模型
Python时间序列LSTM预测系列教程（6）-单变量
iyangdi的博客
09-07 4954
简单LSTM案例的扩展思考 基于Python时间序列LSTM预测系列教程（4）~（5）中介绍的LSTM案例 是最简单状态的LSTM，要得到优化的LSTM，需要进行很多扩展实验 1、Mini-Step预测 可以将预测变成n-time step的预测 2、Tune模型 至少tune下神经元个数和epoch的次数 在训练期间，通过回调进行早期停止，也可能获得好的结果
Python时间序列LSTM预测系列学习笔记（4）-单变量
AI量化交易实验室
11-14 2531
本文是对： https://machinelearningmastery.com/time-series-forecasting-long-short-term-memory-network-python/ https://blog.youkuaiyun.com/iyangdi/article/details/77863194 两篇博文的学习笔记，两个博主笔风都很浪，有些细节一笔带过，本人以谦逊的态度进...
Python实现LSTM模型及预测精度分析
最新发布
weixin_42350014的博客
07-19 788
LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）是1997年由Hochreiter和Schmidhuber提出的一种特殊的RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）结构。由于其在解决传统RNN遇到的长期依赖问题方面的优越性，LSTM迅速在自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域得到了广泛的应用。LSTM通过引入“门”机制，有效地缓解了梯度消失和梯度爆炸的问题，使得模型能够学习到长期依赖的信息。
基于LSTM的单变量输入，单变量输出的数据预测
lightingMaster的博客
04-10 2152
基于时序的单变量输入、单变量输出的LSTM深度学习
Python时间序列LSTM预测系列学习笔记（3）-单变量
AI量化交易实验室
11-02 3190
本文是对： https://machinelearningmastery.com/time-series-forecasting-long-short-term-memory-network-python/ https://blog.youkuaiyun.com/iyangdi/article/details/77863194 两篇博文的学习笔记，两个博主笔风都很浪，有些细节一笔带过，本人以谦逊的态度进...
LSTM预测模型_预测
07-15
LSTM预测，多步预测，单变量，多变量
基于LSTM神经网络的时间序列预测（LSTM单变量、Multi-Step LSTM预测、长短周期记忆网络等方法）涵盖新手进阶。
06-19
使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。 基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测。 包含洗发水销量预测、空气质量预测等实际案例。 LSTM单变量、Multi-...
基于Python的CNN-LSTM-Attention模型实现多变量与单变量时间序列预测 LSTM 基于Python的CNN-LSTM-Attention模型：实现时间序列预测及多变量、单变量预测的灵
05-16
内容概要：本文介绍了如何使用Python语言实现一个基于CNN-LSTM-Attention的混合模型来进行时间序列预测。该模型结合了卷积神经网络（CNN）用于特征提取、长短期记忆网络（LSTM）用于捕捉时间序列中的长期依赖关系，...
lstm单变量单步预测
weixin_44992737的博客
11-20 2235
lstm单变量单步预测
吴恩达机器学习学习笔记（一）单变量回归模型
weixin_40759863的博客
01-09 2566
近来，在网易云课堂观看了吴恩达机器学习的视频，写下该系列博客让自己在未来能够观看复习知识。 如上图所示，这是一幅关于房子尺寸与房子的价格之间关系的散点图，假如你有一位朋友想要出售他的房子，那么你就可以根据这些数据来为你的朋友评估他的房子的价格。现在观察图像，我们似乎能够在这张图上画出一条倾斜的直线来拟合这些点，如下图： 通过这条直线，我们就可以来根据你朋友房子的尺寸来估计他房子的价格，...
【时间序列】单变量单步预测方法总结
微信公众号
05-01 1594
祝大家五一劳动节快乐~
深度学习实战案例：时间序列预测代码模板(单变量、多元、多步、多元多步)
Python学习与数据挖掘
05-02 2625
长短期记忆网络，简称，可以应用于时间序列预测。有许多类型的 LSTM 模型可用于每种特定类型的时间序列预测问题。在本文中，我将分享一系列标准时间序列预测问题开发一套 LSTM 模型。本文的目的是针对每种类型的时间序列问题提供独立示例作为模板，你可以复制该模板并针对你的特定时间序列预测问题进行调整。
单变量时间序列预测的方法小结
颹蕭蕭
03-20 3834
朴素方法（Naive），季节朴素，简单平均，移动窗口平均，加权移动窗口平均，简单指数平滑，Holt Winter's 趋势模型，Holt Winter's 季节模型，ARIMA
从零开始实现，LSTM模型进行单变量时间序列预测
weixin_53146190的博客
09-16 1万+
上一篇博客讲了基于LSTM不同类型的时间预测，这篇文档使用pytorch 动手实现如何基于LSTM模型单变量时间预测。同样使用sns flight（数据网盘下载连接见文末） 作为数据源，这里将数据下载下来存放在本机中。 首先读取存储在本机中的flights.csv数据： import torch import torch.nn as nn import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %ma...
【keras】利用LSTM进行单变量时间序列预测和多变量时间序列预测
热门推荐
XYZ
02-16 3万+
        对于较为简单的时间序列预测问题，可以使用Exponential Smoothing和ARIMA等传统模型非常方便地求解。然而，对于复杂的时间序列预测问题，LSTM不失为一种很好的选择。因此，本文旨在探讨如何利用LSTM神经网络求解时间序列预测问题。首先，需要明白时间序列预测问题是如何转换为传统的监督学习问题的，即时间窗方法。有关时间序列预测问题转换为监督学习的过程请移步：Time ...
Python时间序列LSTM预测系列教程（11）-多步预测
iyangdi的博客
09-08 1万+
Multi-Step LSTM预测（2） 教程原文链接 多步预测的LSTM网络 数据准备 1、变成具有稳定性数据 2、缩放数据 Python时间序列LSTM预测系列教程（2）-单变量 LSTM模型预测过程 1、数据预测处理，准备数据 2、定义模型 3、训练模型 4、预测 5、数据逆变换 6、评估 代码
Python时间序列LSTM预测系列教程（1）-单变量
iyangdi的博客
09-05 1万+
教程原文连接 香皂销售预测 数据下载 https://datamarket.com/data/set/22r0/sales-of-shampoo-over-a-three-year-period 数据处理 1、删除数据中最下面的说明行 2、最好修改第一列（时间信息）的格式为 yyyy/mm/dd，否则按照默认格式，在 datetime.strptime() 的时候容易出错
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值