基于RNN LSTM的洗发水销量预测 完整代码+数据 评论区自取 计算机毕设

最新推荐文章于 2024-12-23 18:28:46 发布
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分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： lstm python 机器学习 洗发水销量预测 销量预测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129573331
该项目利用RNN LSTM模型进行洗发水销量预测，提供完整代码和数据集。通过链接可在评论区获取资源，运行结果显示预测效果。
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RNN 股票预测
qq_46006468的博客
08-16 1044
一、数据集介绍 只取第三列的开盘数据进行预测。 二、环境 tensorflow2.1、sklearn、pandas、numpy...... 三、实现和介绍 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense, SimpleRNN import matplotlib.pyplot as plt import ...
tensorflow lstm从隐状态到预测值_电商销售预测（3）--基于LSTM预测
weixin_39793794的博客
11-23 871
前言上文中我们采用lightgbm对销售数据进行了预测，对于lightgbm来说，特征工程很重要，尤其是特征与特征之间的关系。对于时间序列来说，自身历史信息也很重要。而LSTM可以专门针对这种时间序列进行预测。因为他可以通过长短期记忆（long short term memory）来保留前一个时间步的cell状态。对于LSTM，这里推荐两个英文博客，为啥是这两个？因为几乎所有国内的翻译都找得到两个...
PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据
大数据部落
11-24 3997
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24431 原文出处：拓端数据部落公众号 配置神经网络很困难，因为没有关于如何去做的好的理论。 您必须系统地从动态和客观结果的角度探索不同的参数配置，以尝试了解给定预测建模问题的情况。 在本教程中，您将了解如何探索如何针对时间序列预测问题配置 LSTM 网络参数。 完成本教程后，您将了解： 如何调整和解释训练时期数的结果。 如何调整和解释训练批次大小的结果。 如何调整和解释神经元数量的结果。 如何使用 Keras 调整 LST..
深度学习实战案例：基于LSTM 的洗发水销量预测（附完整代码）
Python学习与数据挖掘
05-02 2624
在本案例中，你将了解如何为单变量时间序列预测问题开发 LSTM 预测模型。
LSTM模型预测时间序列：根据历史销量数据预测商品未来销量
Java开发，人工智能，边缘计算，致力于掌握前沿技术
11-24 1万+
经常会遇到一些需要预测的场景，比如预测品牌销售额，预测产品销量。今天分享一波使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。我们先来了解两个主题：什么是时间序列分析？什么是 LSTM？时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。在现实世界的案例中，我们主要有两种类型的时间序列分析：单变量时间序列（只有一列，因此即将到来的未来值将仅取决于它之前的值。如：仅依据历史销量数据预测未来数据）多元时间序列（不同类型的特征值并且目
NASA和CALCE锂电池数据集基于Pytorch和RNN+LSTM+GRU寿命预测源码+使用说明文档
最新发布
06-05
NASA和CALCE锂电池数据集基于Pytorch和RNN+LSTM+GRU寿命预测源码+使用说明文档NASA和CALCE锂电池数据集基于Pytorch和RNN+LSTM+GRU寿命预测源码+使用说明文档NASA和CALCE锂电池数据集基于Pytorch和RNN+LSTM+GRU寿命...
基于LSTM的股票价格预测_数据+代码+报告
09-23
压缩包内含：基于LSTM的股票价格预测_数据+代码+报告，可以最为数据挖掘的大作业。股票作为人民金融投资的普遍方式，如何在股票中赚钱成为股民的共同目标。要想在股票交易中赚钱便要掌握股票的走势，因此股票价格...
基于pytorch框架实现多特征CNN-LSTM时间序列预测python源码+数据集
10-29
基于pytorch框架实现多特征CNN-LSTM时间序列预测python源码+数据集，含有代码注释，满分大作业资源，新手也可看懂，期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以作为课程设计期末大...
基于MLP、RNN、LSTM的锂电池寿命预测Python实现源码+数据集（高分项目）
11-30
基于MLP、RNN、LSTM的锂电池寿命预测Python实现源码+数据集（高分项目）基于MLP、RNN、LSTM的锂电池寿命预测Python实现源码+数据集（高分项目）基于MLP、RNN、LSTM的锂电池寿命预测Python实现源码+数据集（高分项目...
基于MLP、RNN、LSTM的锂电池寿命预测Python完整源码+数据集（高分项目）
11-30
基于MLP、RNN、LSTM的锂电池寿命预测Python完整源码+数据集（高分项目）基于MLP、RNN、LSTM的锂电池寿命预测Python完整源码+数据集（高分项目）基于MLP、RNN、LSTM的锂电池寿命预测Python完整源码+数据集（高分项目...
深度学习在汽车销量预测中的应用
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
12-23 1577
摘要：本文聚焦于深度学习中的循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）在汽车销量预测领域的应用。开篇阐述汽车销量预测对汽车产业各环节的关键意义，引出深度学习技术。接着详细剖析 RNN、LSTM、GRU 的内部结构与运行原理，以助读者理解其优势。通过完整的实操案例，给出从数据收集、预处理、模型搭建、训练到评估的详细步骤及高质量代码，让小白读者也能依葫芦画瓢上手实操，切实解决汽车销量预测问题，为汽车行业从业者提供有力技术支撑，助力产业决策优化。
【数据处理】使用深度学习预测未来销量
weixin_34348111的博客
10-28 932
在 《【Get】用深度学习识别手写数字》 中，我们通过一个手写数字识别的例子，体验了如何使用 深度学习 + tensorflow 解决一个具体的问题。实际上，这是一个分类问题，即将输入的图片数据分成 0-9 共 10 个类别，而且我们的数据都是直接使用 MNIST 上下载的处理好的数据。 在现实生产中，我们的数据源通常来自于数据库，是没有经过预处理的，那么我们该做些什么来让这些数据库里的数据能够用...
【Predict Future Sales】用深度学习玩转销量预测
cedi9117的博客
11-09 3214
Kaggle上发布过各种类型的数据科学比赛中，以forecast类型的比赛占比最大、单场参赛人数最多，是kaggle的金牌大户，其内容包括像预测某公司/产品未来几月的收入/销量、预测商品的目标人群、根据大数据评估预测用户的还贷风险等。 以今年的热门赛事为例，不管是创下单场参赛人数之最的Home Credit Default Risk，还是依旧进行中的Google Analytics Custom...
学习笔记第八篇之rnn预测序列数据
zhangye_2017的博客
01-13 5514
这两天帮师兄处理一些论文要用到的数据。数据格式是已知序列的前面标签值，预测后面每条数据的标签值。         我开始的思路是用sklearn这个机器学习包用Python来写一个神经网络，用已知标签的数据去训练网络模型，然后预测后面的数据。但是结果总是不对，后来发现sklearn.neural_network的MLPClassifier只能用来处理二分类问题，而我的数据标签是二分类的。所以我改
LSTM神经网络实战 --- Python实现LSTM预测销量
杨鑫newlife的专栏
11-29 9054
预测模型，这里使用LSTM来进行预测，利用Keras使用内置的Tensorflow。 使用的数据为XXXX的销量数据。 使用 特征是日期、星期、是否是节假日、销量； 预测的目标特征是销量； 这个模型由于我设置预测的参数和输入的数据目标列是1，所以每次预测结果是一个值。 其实各模块如下： 模型中使用参数列表说明如下： """ 模型参数说明： path=path, 数...
RNN实战之二 -------------------------------------RNN 实现机场流量预测（序列预测）
w18165269429的博客
03-29 1128
对序列数据而言，因为它有着时序性，即前面的数据对后面数据 有影响，所以LSTM的记忆性能够适用于这种场景。 代码中有详细的注释，可以帮助大家理解。 import torch import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np from torch import nn from torch.autograd import Variable data_csv = pd.read_csv('./data/data.csv',
深度学习RNN实现股票预测实战（附数据、代码）
热门推荐
Garvin的专栏
12-23 7万+
背景知识最近再看一些量化交易相关的材料，偶然在网上看到了一个关于用RNN实现股票预测的文章，出于好奇心把文章中介绍的代码在本地跑了一遍，发现可以work。于是就花了两个晚上的时间学习了下代码，顺便把核心的内容翻译成中文分享给大家。 首先讲讲对于股票预测的理解，股票是一种可以轻易用数字表现律动的交易形式。因为大数定理的存在，定义了世间所有的行为都可以通过数字表示，并且存在一定的客观规律。股票也不例外
RNN预测股票数据---模型和参数
qq_35358021的博客
01-25 2481
# 定义模型参数 class NetConfig(): def __init__(self): self.rnn_unit = 10 self.input_size = 7 self.output_size = 1 self.lr = 0.0006 self.time_step = 20 self.batch_size = 80 self.weights = { ...
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