基于keras搭建LSTM Dense飞机航班乘客数量预测 完整数据+代码 毕业设计

最新推荐文章于 2024-06-11 16:51:23 发布
最新推荐文章于 2024-06-11 16:51:23 发布
阅读量657 收藏 4
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： keras lstm LSTM 飞机航班乘客数量预测 乘客数量预测
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/129479952
该项目演示了如何利用Keras库构建LSTM模型来预测飞机航班的乘客数量。首先，数据需要转换，将一列拆分为两列，分别表示当前月和下月的乘客数。LSTM模型的timesteps参数决定了模型考虑的前序数据数量，用于预测下一个时间点的乘客数。通过调整timesteps，模型可以根据历史数据序列预测未来的乘客趋势。
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Keras搭建lstm+dnn多变量时间序列预测降水量预测 完整代码数据视频讲解
07-05 1580
Keras搭建lstm+dnn多变量时间序列预测降水量预测 完整代码数据视频讲解
数据分析-25-时间序列预测之基于keras的LSTM+注意力机制预测风速
最新发布
qq_20466211的博客
09-13 483
将LSTM与注意力机制结合时，通常的做法是在LSTM的输出上引入注意力权重，以便模型可以根据不同时间步的重要性来聚焦不同部分的输入序列。这有助于模型更有效地学习序列数据的长期依赖关系。
keras——layers篇：Dense, Embedding, LSTM
三年研究生能改变多少
03-07 2万+
rom keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Embedding, LSTM embed_dim = 128 lstm_out = 196 batch_size = 32 model = Sequential() model.add(Embedding(2000, embed_dim,input_length ...
keras.layers.LSTM、Dense等 传递input_shape参数给第一层
chenhepg的博客
04-13 7254
@创建于：20210413 @修改于：20210413 文章目录1、背景2、指定输入数据的尺寸3、核心网络层没有显式的input_shape, input_dim参数，如何传递的?4、*args与**kwargs使用4.1 *args的用法4.2 **kwargs的用法 1、背景 在keras.layers的Sequential 顺序模型API中，顺序模型是多个网络层的线性堆叠，可以通过将层的列表传递给Sequential 的构造函数。包含的方法和属性有： model.layers 是包含模型网络层的展平
keras实现多层LSTM
重剑无锋博客
07-02 1641
model = Sequential() model.add(LSTM(units=hidden, input_shape=(time_steps, input_size),return_sequences=True))#返回所有节点的输出 model.add(LSTM(units=hidden,return_sequences=False))#返回最后一个节点的输出 ## # model.add(Dense(1, activation='softmax')) model.add(Dense(1, acti
AI练手系列（二）—— RNN之飞机乘客预测
竹杖芒鞋轻胜马
07-16 1912
AI练手系列（二）—— RNN之飞机乘客预测。使用RNN模型；同时对比传统线性回归模型和多项式的非线性回归模型；代码翔实，结果可视。
基于Keras搭建LSTM网络实现文本情感分类
当回首往事的时候，不会因虚度年华而悔恨，也不会因碌碌无为而羞愧。
08-01 3352
LSTM实现情感分析
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...
基于Keras的LSTM多变量时间序列预测.zip
10-29
本项目“基于Keras的LSTM多变量时间序列预测”聚焦于利用LSTM模型对具有多个输入变量的时间序列数据进行预测。Keras是一个高级神经网络API，它构建在TensorFlow、Theano和CNTK等后端之上，易于使用且功能强大，是...
航空公司预测乘客数量--测试过小例子
01-14
用 LSTM 做时间序列预测：航空公司人数--测试过得例子，包括：数据、代码地址等
基于Keras的LSTM股价预测代码
11-21
里面使用Keras搭建了了LSTM模型进行股价预测，详细介绍了模型的搭建、调试、评估等过程，在数据处理上包含了滑窗、归一化等步骤，是一份非常详细的代码。
Python自回归移动平均和自回归综合移动平均及快速预测每月飞机乘客
跨学科知识视角展现
05-30 534
理解并在 Python 中实现 ARMA 和 ARIMA 模型以进行时间序列预测。 ARMA(自回归移动平均)模型 回想一下，ppp阶的自回归过程定义为： yt=c+ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+…+ϕpyt−p+ϵt y_{t}=c+\phi_{1} y_{t-1}+\phi_{2} y_{t-2}+\ldots+\phi_{p} y_{t-p}+\epsilon_{t} yt​=c+ϕ1​yt−1​+ϕ2​yt−2​+…+ϕp​yt−p​+ϵt​ 其中，ppp是阶数，ccc是常数，ϵ\epsilonϵ是噪
RNN 机场乘客人数预测
lllms
09-26 1282
RNN 机场乘客人数预测 目标：使用循环神经网络，根据机场乘客流动的数据进行预测某个月份时间的人员数目 `import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from tensorflow import keras from tensorflow.keras import Sequential, layers, optimizers` ...
理解LSTM在keras API中参数return_sequences和return_state
热门推荐
学习使我快乐
11-10 5万+
Understand the Difference Between Return Sequences and Return States for LSTMs in KerasKears LSTM API 中给出的两个参数描述 return_sequences：默认 False。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。 Fals
基于ARMA差分还原的客流量时间序列预测 完整代码数据
03-30 589
基于ARMA差分还原的客流量时间序列预测 完整代码数据
Pytorch Note39 RNN 序列预测
风信子的猫Redamancy的快乐星球
08-03 2856
Pytorch Note39 RNN 序列预测 文章目录Pytorch Note39 RNN 序列预测数据预处理创建数据集定义模型训练及测试 全部笔记的汇总贴：Pytorch Note 快乐星球 前面我们讲到使用 RNN 做简单的图像分类的问题，但是 RNN 并不擅长此类问题，下面我们讲一讲如何将 RNN 用到时间序列的问题上，因为对于时序数据，后面的数据会用到前面的数据，LSTM 的记忆特性非常适合这种场景。据会用到前面的数据，LSTM 的记忆特性非常适合这种场景。 首先我们可以读入数据，这个数据是 10
Keras实现LSTM
weixin_30413739的博客
04-17 421
一、先看一个Example 1、描述，输入为一个字母，输出为这个字母的下一个顺序字母 A->B B->C C->D 2、Code import numpy from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM ...
基于LSTM的序列预测: 飞机月流量预测
AI吃大瓜的博客
10-23 9687
基于LSTM的序列预测: 飞机月流量预测 循环神经网络，如RNN，LSTM等模型，比较适合用于序列预测，下面以一个比较经典的飞机月流量数据集，介绍LSTM的使用方法和训练过程。
使用Keras搭建LSTM神经网络的完整演示
本文件标题为“LSTM_keras.zip”，其中包含一个名为“LSTM_keras.ipynb”的Jupyter Notebook文件，说明该压缩包的核心内容是使用Keras深度学习框架构建和训练LSTM模型的完整演示过程。 Keras是一个高层神经网络API...
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