MATLAB实现RNN(循环神经网络)时间序列预测数据集

针对现有煤矿安全隐患信息采集系统语义特征提取效率不高、数据采集智能化程度低等问题，提出了一种基于改进循环神经网络(RNN)的煤矿安全隐患信息关键语义智能提取系统。该系统利用循环神经网络记忆过往认知的特点，构建基于RNN的煤矿安全隐患信息关键语义智能采集模型，以逗号为界限进行语句分割，逐句提取关键语义特征，积累过往提取特征的记忆，最终获取安全隐患特征关键词。实验结果表明：该系统具有高精准度特征提取，语义映射命中率高等特性，实现了煤矿安全隐患关键信息智能采集，提高了日常安全生产隐患排查效率，减少了煤矿安全事故的发生。

主要介绍了Python使用循环神经网络解决文本分类问题的方法,结合实例形式详细分析了Python神经网络相关概念、原理及解决文本分类具体操作技巧,需要的朋友可以参考下

对上证指数进行量化， 对每天的收盘指， 进行一个基本的处理， 然后用简单的RNN循环神经网络去处理， 和学习时间序列的内部关系，然后预测下一天的指数。

# 代码功能: LS-TM 循环神经网络，预测时间序列---------------------------- # 第1步: 处理原始数据集, 归一化，制作X_train、Y_train、X_test、Y_test # 第2步: 训练LS-TM网络, epoch=300 # 第3步: 时间序列预测

长短时记忆(long short term memory,LSTM)是一种有效的链式循环神经网络(recurrent neural network,R2 NN1),被广泛用于语言模型、机器翻译、语音识别等领域。[1]本文具体就LSTM的具体实现做出推导。

网络安全作业，里面附有说明

机器学习相关学习资料

从复杂系统的历史故障数据出发,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的故障时间序列预测方法,包括网络结构设计、网络训练和预测过程实现算法等,进一步以预测误差最小为目标,提出了一种基于多层网格搜索的LSTM预测模型参数优选算法,通过与多种典型时间序列预测模型的实验对比,验证了所提出的LSTM预测模型及其参数优选算法在故障时间序列分析中具有很强的适用性和更高的准确性。 知网论文，学习使用

（1）研究在非受限场景中鲁棒的车牌检测算法。针对不同场景下的车牌检测中的挑战，本文提出一种基于卷积神经网络的鲁棒车牌检测方法。在经典的目标检测算法 Faster R-CNN的基础上，引入了车牌的特征先验和上下文信息实现精准的车牌检测。在提取特征阶段，结合不同分辨率的卷积特征建立融合特征图，提升多尺度的车牌分类和回归的准确性。与 Faster R-CNN 不同的是，本文在 RPN 阶段引入角度和分支结构以生成适合车牌的候选区域。此外，为了深入挖掘车牌及其上下文间的联系，提出了一种上下文融合网络增强车牌的特征表示。经实验证明，与现有的方法相比，提出的算法在公开数据集 AOLP 和 SSIG 上车牌检测均展现出了优秀的性能。 （2）研究在非受限场景中准确的车牌识别算法。本文提出一种基于 LSTM 和注意力机制的车牌识别算法。通过将车牌图像内整个字符串作为识别目标，设计卷积层进行特征提取，结合循环神经网络与 CTC 序列模型，实现七位蓝牌和八位新能源车牌不限长度字符序列的识别。考虑在特征映射时单一车牌字符的特征表示能力不足的问题，在循环层引入了注意力机制，将 LSTM 单元邻近的隐藏状态自适应加权以增强字符的表征能力。此外，为了减少 CTC转录时连续相同字符的转录缺失问题，采用一种间隔符语义增强策略。相比于现有车牌识别算法，本文提出的方法避免了分割环节造成的错误累积，实现端到端的不限长度的车牌字符序列识别。 （3）设计并实现了基于非受限场景下的车牌识别系统，详细描述系统结构框架及功能模块。通过分析车牌识别系统功能性、复杂性以及信息显示的需求，设计功能模块包括输入与展示模块、车牌检测与识别算法模块以及相关的处理流程控制模块。经实际测试，所设计的车牌识别面向多种场景下的车辆牌照，相比于较为主流的车牌识别系统 Easy PR 和 Hyper LPR识别达到 7%性能提升。