6种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）对电力系统负荷进行预测。通过一个简单的例子。 各种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP 神经网络、GRU、LSTM）用于电力系统负载预测/电力预测。

孕妇的产前体检是围产医学的重要组成部分，产前预测胎儿体重可以为判断胎儿健康发育提供准确的参考.孕妇的多次体检记录在孕周时间上有不均匀时间间隔分布的特点.本研究对不均匀时间间隔的处理提出了LSTM模型的变种——变长时间间隔的LSTM模型（Variable Time Interval LSTM，VTI-LSTM）.本研究数据来源于2015~2018年多家妇产科医院的10 473个孕妇的122 462条体检记录.实验比较了传统的公式估算法以及GBDT，MLP，SVR，RNN，LSTM，VTI-LSTM等机器学习方法的胎儿体重预测结果，其中，VTI-LSTM在低体重和巨大儿的预测上取得良好的预测结果.

在浏览了网上大量关于损失函数的文档后，总结和归纳的损失函数学习笔记，尤其是softmax loss，对目前比较新的A-softmax、center loss、coco-loss、triple-loss等都有较为全面的理论推导和解释，对于入门级的同学具有一定的参考价值。

对RNN及其改进版本LSTM的的介绍,和其中的运行机制的说明 RNN的结构 口简单来看,把序列按时间展开 为了体现RNN的循环性,可以将多层fod起来

BP-LSTM-Attention-transformer，含数据，可直接运行 文件夹目录如下: BP data bp_anomaly.py lstm+attention B0005.csv lstm_attention_battery.py transformer pue.csv pue_transformer.py 多输出 Data.csv lstm_50.py 如有问题可随时私聊我解决，包售后 BP文件夹是多分类和二分类问题，包括focalloss lstm+attention是lstm加注意力机制 transformer是介绍时间序列预测问题 lstm_50是时间序列预测的多输出问题 https://data-mining.blog.csdn.net/ 我的博客有相应的介绍

基于 Keras LSTM 的中文评论情感分析(附完整代码）.zip

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对于许多研究人员和审查员来说，确定股票价格的专业性一直是一项麻烦的任务。 事实上，金融专家对股票价值预测的检查领域非常感兴趣。 对于体面而有用的投机，众多投机者对股市未来走势了如指掌。 强大而强大的股票市场预测框架可帮助交易商、投机者和专家提供重要数据，例如股票市场的未来走向。 这项工作提出了一种循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 方法来处理预期的股市文件。

基于深度学习LSTM的流量预测 完整代码+项目 可直接运行

Matlab实现GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据) 命令窗口输出MAE、MAPE、MSE、R2、MSE等指标。 优化学习率、隐藏层节点数、正则化系数。