tensorflow keras 双向lstm gru的水库水位预测 完整代码+数据 毕业设计

最新推荐文章于 2024-03-28 00:15:00 发布
最新推荐文章于 2024-03-28 00:15:00 发布
阅读量1.2k 收藏 5
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： tensorflow lstm gru 水库水位预测 水位预测
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129479264
该项目利用TensorFlow和Keras库，结合双向LSTM与GRU模型，进行水库水位预测。提供完整的代码实现及数据，适合作为毕业设计参考。在B站有详细演示视频，并可在优快云文库找到全部代码资源。
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
基于 tensorflow keras BiLSTM GRU的股票价格预测比较 分析均方误差 MSE 毕业设计
机器学习深度学习业余选手
03-11 759
基于 tensorflow keras BiLSTM GRU的股票价格预测比较 分析均方误差 MSE 毕业设计
TensorFlow、Keras的LSTM神经网络异常检验、预测股市价格时间序列数据可视化python实例附代码数据...
拓端研究室TRL
06-11 871
全文链接：https://tecdat.cn/?p=36448本文旨在探讨如何利用TensorFlow和Keras中的LSTM神经网络来预测和检验股市价格时间序列数据，并通过Python编程语言和可视化技术来展示预测结果和异常检验的效果（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频具体而言，本文将首先介绍LSTM神经网络的基本原理和TensorFlow、Keras框架的使用方法，然后通过实例详...
使用tensorflow：LSTM神经网络预测股票（三）
热门推荐
破茧quant的博客
10-15 1万+
原始数据处理有朋友在qq群里分享了原始数据处理的想法，例如调整origin_data_row参数、添加一些大盘的数据作为新的特征等。所以这一篇我将原始数据以及原始数据的处理方法写下来，为方便大家验证、探索更好地解决方案。原始数据格式原始数据共有11列， 列名为： stock_num,stock_date,cir_market_value,close_hfq,high_hfq,low_hfq,op
tensorflow lstm 预测_TensorFlow-LSTM：股价预测
weixin_39800331的博客
11-28 269
上文讲解了LSTM的简单入门，并实现了文本分类任务。传送门：基于TensorFlow使用LSTM入门：文本分类简介：任务：基于TensorFlow使用LSTM，完成股价预测任务。模型整体结构：输入层--全连接层--LSTM层--全连接层--输出层说明：以下只是部分代码，如需完整代码，可留邮箱，欢迎交流。获取数据tushare接口获取数据。def get_home_data(num, start, ...
使用 Tensorflow LSTM 进行时间序列预测
xiaoshun007的专栏
03-28 3649
我们可以观察到，每次迭代或 epoch 的损失都会减少，有趣的是，我们的模型只经历了 8 个 epoch，即使我们要求模型运行 50 个 epoch。由于时间序列数据已经是连续测量的序列，按时间顺序索引，即数据是确定的、连续的和周期性的，非常适合 LSTM 网络学习并为时间顺序中的未来连续趋势提供预测。如果模型不能提供良好的预测，我们需要尝试一些不同的方法，例如数据缩放、数据转换、使用更多 LSTM 或密集层或调整其他超参数。时间序列数据，也称为时间戳数据，是按时间顺序索引的数据点序列。
TensorFlow框架下的LSTM时间序列预测【简易】
weixin_45616285的博客
07-19 1909
TensorFlow框架下的LSTM时间序列预测【简易】
使用TensorFlow的递归神经网络（LSTM）进行序列预测
木东的博客
02-20 1万+
本篇文章介绍使用TensorFlow的递归神经网络（LSTM）进行序列预测。作者在网上找到的使用LSTM模型的案例都是解决自然语言处理的问题，而没有一个是来预测连续值的。 所以呢，这里是基于历史观察数据进行实数序列的预测。传统的神经网络模型并不能解决这种问题，进而开发出递归神经网络模型，递归神经网络模型可以存储历史数据来预测未来的事情。 在这个例子里将预测几个函数： 正弦函数：sin
keras tensorflow lstm 多变量序列的预测 + 数据文件
07-16
标题中的“keras tensorflow lstm 多变量序列的预测”指的是使用Keras库，一个高级神经网络API，构建基于TensorFlow的LSTM（长短期记忆）模型来预测多变量时间序列数据。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），在...
Tensorflow下Keras中Lstm方法进行时间序列预测（双色球预测）
04-05
Tensorflow下Keras中Lstm方法进行时间序列预测，代码中做了详尽的中文解释，并对一些参数进行了注释和说明。适合初学者练手。该例子中所用数据为双色球历史开奖数据（7列），用本期开奖数据预测下一期数据（当然预测...
基于Keras、LSTM-RNN自动生成古诗系统python源码+文档说明+数据集（毕业设计）
最新发布
10-29
基于Keras、LSTM-RNN自动生成古诗系统python源码+文档说明+数据集（毕业设计），该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到98分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。该资源主要...
tensorflow下用LSTM网络进行时间序列预测
08-27
tensorflow下用LSTM网络进行时间序列预测，实时多变量预测以及对于未来数据的单变量预测。
Tensorflow-LSTM-股票预测DEMO
08-23
Tensorflow-LSTM-股票预测DEMO
tensorflow-lstm-回归：使用具有TensorFlow的递归神经网络（LSTM）进行序列预测
02-06
张量流-lstm回归 这是基于循环网络的回归器的示例： 目的是根据以前使用LSTM架构的观察结果，在本示例中预测连续值，sin和cos函数。 本示例已更新为与tensrflow-1.1.0兼容的新版本。 这个新版本使用了一个库 ，该库提供了一个API，可基于张量流创建深度学习模型和实验。 安装并运行 创建一个虚拟环境 建议您为安装程序创建一个virtualenv，因为此示例高度依赖于需求文件中设置的版本。 使用python3 $ mkvirtualenv -p python3 ltsm (ltsm) $ 使用python2 $ mkvirtualenv ltsm (ltsm) $ 安
tensorflow 1.3 lstm训练和预测铁路客运数据
08-20
使用LSTM预测铁路客运时间序列，代码在tensorflow 1.3上调试运行通过，解决了网络相关资源的一些坑（很多资源不是tensorflow的版本太旧就是数据与铁路客运数据不太匹配，难以直接运行测试），不需要建立train模型和test模型（被绕了半天，这种测试应该毫无必要），可对不同的超参数组合比较训练误差和学习误差！
batch normalization 和 layer normalization 在RNN（LSTM、GRU）上的TensorFlow实现
04-19
batch normalization 和 layer normalization 在RNN（LSTM、GRU）上的TensorFlow实现;运行无误，示例为mnist手写体识别
基于TensorFlow实现LSTM多变量预测
qq_45525795的博客
03-22 1187
基于TensorFlow实现LSTM多变量预测
利用tensorflow构建LSTM预测单词
十三
06-13 1208
1 导入库 import os import io import re import requests import string import collections import random import pickle import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf 2 加载数据 data...
tensorflow中使用LSTM去预测sinx函数
lujiandong1的专栏
11-20 4608
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 50 INPUT_SIZE = 1 OUTPUT_SIZE = 1 CELL_SIZE = 10 LR = 0.006 def get_batch():
Tensorflow（三十四） —— GRU
Cyrus_May的博客
04-18 1270
Tensorflow（三十四） —— GRU import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np tf.compat.v1.disable_eager_execution() # 加载数据集 total_words = 10000 (x_train,y_train),(x_test,y_test) = keras.datasets.imdb.load_data(num_words=total_words) p
评论
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

打赏作者

程序员奇奇

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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