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 2025-04-15 11:14:56 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。

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
raw_seq = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 8
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