基于LSTM循环神经网络的时间序列预测航班乘客数量例子

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原创 最新推荐文章于 2026-06-11 09:50:44 发布 6.9k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
用 LSTM 做时间序列预测的一个小例子 问题：航班乘客预测 数据：1949 到 1960 一共 12 年，每年 12 个月的数据，一共 144 个数据，单位是 1000 下载地址 目标：预测国际航班未来 1 个月的乘客数import numpy import matplotlib.pyplot as plt from pandas import read_csv import math from keras.models impor 阅读详情
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英文例子：

https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/

中文例子：

https://www.jianshu.com/p/38df71cad1f6

20190604

【1】6 种用 LSTM 做时间序列预测的模型结构 - Keras 实现

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#循环神经网络 #LSTM #keras #python
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R语言使用长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列分析 然而，时间序列分析通常涉及复杂的模型和技术，如ARIMA模型，状态空间模型等，这些模型的理解和应用需要丰富的统计知识。未来，你可以试着用更复杂的数据集来练习，如股票价格或者天气数据，你也可以尝试使用不同的网络结构，如GRU或者卷积神经网络（CNN），来看看是否能够得到更好的预测结果。在本例中，我们将使用R中的AirPassengers数据集，这个数据集记录了从1949年到1960年期间，每个月的国际航班乘客数量。现在，我们已经准备好了我们的训练和测试数据，下一步就是构建我们的LSTM模型。 阅读详情

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