LSTM自编码器异常检测模型

针对煤层底板突水预测问题，在总结现有突水预测方法和理论的基础上，通过特征选择实验得出水压、距工作面距离、砂岩段厚度、煤层厚度、煤层倾角、断层落差、是否裂隙带、开采面积、采高、走向长度是影响突水发生的主要因素，这些因素具有复杂、非线性的特点。提出基于长短时记忆(LSTM)神经网络构建的突水预测模型，将煤矿突水实例的数据作为样本数据对模型进行训练。最后，将LSTM神经网络模型与遗传算法–反向传播(GA-BP)神经网络模型和反向传播(BP)神经网络模型进行对比实验。实验结果表明，LSTM神经网络模型在测试集上的预测正确率更高，稳定性更好，更加适用于煤层底板突水预测。

以某地铁站系统的用户客流量数据为基础，补充研究当日包含的天气因素等数据，完成基于地铁出行平常日(不包含节假日)客流量数据的训练，实现对地铁站点的客流进行分析和预测。 通过 2019 年某地铁站的日客流量数据以及，每日天气因素的数据，进行相关数据处理之后，将数据分割 8:2 对应训练集及测试集，选择神经网络模型对训练集数据进行训练，并对测试集数据进行预测和可视化输出。 包含技术 本项目用到的主要技术包括： 数据科学：numpy，pandas 画图：matplotlib，seaborn 数据建模：sklearn 神经网络模型：LSTM

import numpy import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose sp500_2013_2018 = pd.read_csv('sp500_data/SP500.csv') print(sp500_2013_2018.head())

介绍完LSTM算法的原理之后，自然要了解如何训练LSTM网络。与前馈神经网络类似，LSTM网络的训练同样采用的是误差的反向传播算法（BP），不过因为LSTM处理

BI-LSTM-CRF用于方面提取-情感提取 数据->通过BDCI 2017基于主题的文本情感分析的训练数据修改的数据集： ://www.datafountain.cn/#/competitions/268/intro，最后访问时间2018/5/13 train.csv->培训文件大小：13652 dev.csv->开发文件大小：2000 test.csv->测试文件大小：2000 pre_data.py->生成用于随机嵌入和label2tag的字典 model.py-> BI-LSTM-CRF / BI-LSTM / LSTM-CRF / LSTM-CRF的实现 main.py->主文件 conlleval_rev.pl-> SINHAN NER任务的评估手稿 conlleval.py->此任务的评估指标，可用于序列标记任务

【LSTM预测】贝叶斯网络改进LSTM预测【含Matlab源码 1158期】.zip

搭建LSTM网络的情感分类网络，加载预训练的word2vec语言模型参数，在IMDB训练数据集上进行模型训练，获得最优分类模型，并在IMDB测试数据集上进行测试，将训练和测试结果进行可视化展示。

经过几十年的研究与发展，语音识别建立了以隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）为基础的框架。近几年，在HMM基础上深度神经网络(Deep Neural Network，DNN)的应用大幅度提升了语音识别系统的性能。DNN将每一帧语音及其前后的几帧语音拼接在一起作为网络的输入，从而利用语音序列中上下文的信息。DNN中每次输入的帧数是固定的，不同的窗长对最终的识别结果会有影响。递归神经网络（Recurrent neural network，RNN）通过递归来挖掘序列中的上下文相关信息，在一定程度上克服了DNN的缺点。但是RNN在训练中很容易出现梯度消失的问题，无法记忆长时信息。长短期记忆单元（Long Short-Term Memory，LSTM）通过特定的门控单元使得当前时刻的误差能够保存下来并选择性传给特定的单元，从而避免了梯度消失的问题。本文对RNN及LSTM的基本原理进行了介绍，并且在TIMIT语音数据库上进行了实验。实验结果表明，LSTM型递归神经网络在语音识别上的可以取得较好的识别效果

MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。