时间序列预测模型 MLP DNN网络详解 完整代码

最新推荐文章于 2025-04-16 14:00:49 发布
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分类专栏： 深度学习机器学习实战 文章标签： dnn python 时间序列预测模型 MLP DNN
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本文详细讲解了基于Python的时间序列预测模型，重点探讨了多层感知器（MLP）和深度神经网络（DNN）的应用。提供完整的代码示例，可在评论区获取更多资源。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

项目演示：时间序列预测模型 MLP DNN网络详解 完整代码评论区自取_哔哩哔哩_bilibili


from numpy import array
# 构造一元监督学习型数据
def split_sequence(sequence, n_steps):
	X, y = list(), list()
	for i in range(len(sequence)):
		# 获取待预测数据的位置
		end_ix = i + n_steps
		# 如果待预测数据超过序列长度，构造完成
		if end_ix >= len(sequence):
			break
		# 分别汇总 输入 和 输出 数据集
		seq_x, seq_y = sequence[i:end_ix], sequence[end_ix]
		X.append(seq_x)
		y.append(seq_y)
	return array(X), array(y)
# define input sequence
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本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有`完整的代码+数据集。
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结果展示:在代码的最后，通过打印输出和图形展示了模型在训练集、验证集、测试集上的预测结果，以及相应的评价指标，使得用户能够直观地了解模型的性能和效果。数据处理:对加载的数据进行了预处理操作，包括数据划分、Zscore标准化等，使得数据具备了适合训练的格式和特征，提高了算法的准确性和稳定性。模块化设计:代码被划分为多个模块，每个模块执行特定的任务，例如加载数据、数据划分、算法处理等，使得代码结构清晰，易于理解和维护。算法处理:使用了MLP 回归模型进行数据建模和预测，提高了模型的准确性和泛化能力。
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时间序列预测模型：多层感知器深度神经网络（MLP DNN）详解与完整代码
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在时间序列预测中，MLP DNN可以通过学习历史数据的模式和规律，来预测未来数据的趋势。总结起来，本文详细介绍了多层感知器深度神经网络（MLP DNN）在时间序列预测中的应用，并提供了相应的完整代码。我们可以将数据集分成输入序列（X）和输出序列（y），其中X是过去的时间步长数据，y是未来的数据。在这篇文章中，我们将详细介绍一种常用的时间序列预测模型——多层感知器深度神经网络（MLP DNN），并提供相应的完整代码。训练完成后，我们就可以用训练好的模型来进行时间序列的预测了。
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SSA麻雀搜索算法优化GRNN回归预测（matlab代码）
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MLP-SVM回归预测(matlab代码)
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模块化结构: 代码将整个流程模块化，使得代码更易于理解和维护。不同功能的代码块被组织成函数或者独立的模块，使得代码逻辑清晰，结构化程度高。可视化结果: 代码中包含了对训练过程和预测结果的可视化，真实标签与预测标签的对比等，有助于直观地评估模型的性能和结果的准确性。先提供matlab代码运行效果图给博主评估其价值，可以的话，就可以进行兑换。数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8：1：1。算法设计、毕业设计、期刊专利！平均相对误差（MAPE）平均绝对误差（MAE）均方根误差（RMSE）
循环神经网络RNN时间序列预测与MLP比较
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batch_first 为 True时output的tensor为（batch_size,seq_len,hidden_size）,否则为（seq_len,batch_size,hidden_size）# 初始化隐藏状态和细胞状态# 计算输出和最终隐藏状态通过模型定义可以看出以下几点：（1）RNN不需要定义序列长度：RNN用于处理序列数据，但是在模型定义中并没有定义序列长度是多少。这一点和MLP不需要定义batch size是一样的，batch size和序列长度。
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