基于keras 搭建LSTM GRU模型预测 共享单车使用情况 完整代码+数据 数据分析 计算机毕设

最新推荐文章于 2023-04-21 19:05:30 发布
最新推荐文章于 2023-04-21 19:05:30 发布
阅读量938 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： keras lstm gru 共享单车使用情况 计算机毕设
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/129571928
该项目详细介绍了如何运用Keras库搭建LSTM和GRU模型，以预测共享单车的使用情况，适合计算机毕设。提供完整的代码和数据资源，可在指定链接中获取详细教程和数据。
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
基于PyTorch+LSTM实现共享单车需求预测
优快云 精品推荐
12-31 3452
自行车共享系统是一种租赁自行车的方式，通过遍布城市的自助服务站网络，获得会员资格、租赁和归还自行车的过程是自动化的。使用这些系统，人们可以从一个地方租用自行车，并根据需要将其归还到不同的地方。目前，全世界有超过500个共享单车项目。
(27) 基于深度学习和多源大数据的浮动共享单车流量预测
zuiyishihefang的博客
12-09 1864
交通预见未来(27): 基于深度学习和多源大数据的浮动共享单车流量预测 1、文章信息 《Short-term FFBS demand prediction with multi-source data in a hybrid deep learning framework》。 2019年新发在交通传统期刊IET Intelligent Transport Systems上的一篇文章，运输科技...
[人工智能学习日志]深度学习-LSTM共享单车使用量预测
jessica_comeon的博客
01-13 1765
LSTM共享单车使用量预测1、加载数据集、数据可视化、预处理- 引入包- 加载数据集- 数据集描述方式- 数据集可视化处理5、模型搭建、编译、训练- 模型搭建- 模型编译- 保持模型权重文件- 模型训练- 曲线显示训练结果6、模型验证 来自哔哩哔哩课程LSTM共享单车使用量预测 ，属于多变量预测案例 1、加载数据集、数据可视化、预处理 - 引入包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sea
基于双重注意的递归神经网络在短期自行车共享使用需求预测中的应用
zuiyishihefang的博客
12-14 763
1.文章信息《A Dual Attention-Based Recurrent Neural Network for Short-Term Bike Sharing Usage Demand Prediction》是2022年9月发表在期刊IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS上的一篇文章。2.摘要改进的网络技术和数据的开放性...
【Keras】使用LSTM预测股票走势
qq_43018832的博客
10-19 4261
LSTM预测股票数据趋势
Keras 实现 LSTM时间序列预测
datayx的文章
05-08 2371
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx本文将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测。1...
基于LSTM多变量预测_共享自行车使用量预测.zip
02-14
基于LSTM多变量预测_共享自行车使用量预测.zip（案例）
使用Python中Keras的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
拓端研究室TRL
01-28 2025
最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。与回归预测建模不同，时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性。用于处理序列依赖性的强大神经网络称为。长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以成功地训练非常大的体系结构。LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用在本文中，您将发现如何使用Keras深度学习库在Python中开发LSTM网络，以解决时间序列预测问题。
共享单车需求预测问题：建模篇
热门推荐
wong2016的博客
02-25 1万+
机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（qq群号：696721295） 在上一篇里，我们使用可视化的方法分析了“共享单车”的数据集，理解了特征(变量)之间的关系。我们将在本篇建立几个模型预测单车的需求量，并比较它们的预测效果。 随机森林填充法 首先，导入必需的库、训练集和检验集。 import pylab import calendar import numpy as np impor...
keras_ LSTM 层和 GRU 层
wj1298250240的博客
02-17 2276
6.2.2 理解 LSTM 层和 GRU 层 https://blog.youkuaiyun.com/qq_30614345/article/details/98714874
车流量预测,车流量预测模型,Python
09-10
在keras神经网络框架下，训练提前收集的车流量数据，对未来车流量预测。
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。
Keras深度学习实战（33）——基于LSTM的序列预测模型
盼小辉丶的博客
11-02 8988
长短时记忆网络 (LSTM) 可以返回最后一个时间戳的结果，即输出为一维数据，而多对多神经网络架构输出为多个维度，其中每个维度对应一个输出，而非多个类别的 softmax 激活函数值。例如，在股价预测中，我们可以使用多对多神经网络架构预测未来 5 天的股价，而不仅是下一个交易日的股价。在这类情况下，我们构建神经网络模型的方式有所不同。本文基于 LSTM 研究各类不同模型的序列预测问题，包括一对一架构以及多对多架构，并且通过实战验证了不同架构的输出结果。
使用Keras中的LSTM完成温度预测问题，并对模型提出不同的改进方法，如：逆向、双向、丢包等
weixin_47492805的博客
04-21 1468
使用Keras库，构建深度学习LSTM网络，完成温度预测问题，并给出不同的提升性能的方法，比如双向网络，丢包等。
基于keras实现线性回归｜多步预测
m0_38051901的博客
01-21 1111
最近实验中由于自己之前没有学习过tensorflow、pytorch等，无论是自己的实验代码还是对比方法的复线都一头雾水，此篇博客简单记录一下实验的一个小模块线性回归的实现，我的需求是对于输入的训练数据（多维数据）的每一维数据分别用其历史的多步时间数据去预测下个时间戳的数据，并将每一维数据训练所得的模型保存。以下是具体的代码： import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense imp
Keras深度学习实战（32）——基于LSTM预测股价
盼小辉丶的博客
10-30 1万+
股价预测是时间序列预测中最具挑战性的问题之一，研究股价预测问题具有重要的理论意义和应用价值。针对循环神经网络在股价预测中存在的长期依赖等缺点，本文引入了长短时记忆神经网络以提高股价预测的效果。同时，我们把有关公司的新闻标题的文本数据作为模型的输入变量时，发现预测效果更好，因此我们可以把有关公司的新闻标题的文本数据作为一个有效的输入变量。最后，通过利用 Keras 实现了以上两个股价预测模型，并进行了性能分析和对比。
LSTM 03：Keras实现4种序列预测模型
全性保真，不以物累形。
03-19 1万+
本文介绍了4种序列预测问题以及在Keras中的实现。
keras 循环神经网络RNN优化--LSTM+GRU
陈泊舟的博客
04-25 5902
开篇 图示对比 RNN LSTM GRU 优化的点 在RNN中，随着时间线的延长，距离目前时间比较远的数据所包含的信息会被衰减殆尽，举个例子 “I grew up in France… I speak fluent ？.” 我们现在想判断出 ? 处应该是什么，我们直观地判断结果应该是Franch，判断的依据是前面有个France，可以认为France是x4x_4x4​的数据，我们要推断的是x...
Python用Keras的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子
大数据部落
05-05 1475
一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题：预测天然气价格，预测范围为 10 天。“进入”时间步长也设置为 10 天。) 只需要 10 天来推断接下来的 10 天。可以使用 10 天的历史数据集以在线学习的方式重新训练网络。 数据集是天然气价格，具有以下功能： 日期（从 1997 年到 2020 年）- 为 每天数据 以元计的天然气价格 读取数据并将日期作为索引处理 # 固定日期时间并设置为索引 dftet.index = pd.DatetimeIndex # ..
基于LSTM的股市预测Python项目（含代码、模型与数据集）
Python基于LSTM模型实现预测股市的项目是一个典型的将深度学习技术应用于金融时间序列分析的实际案例，具有极高的学术与工程实践价值。该项目完整地涵盖了从数据获取、预处理、模型构建、训练优化到结果可视化和部署...
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