环境空气检测业指导书.docx

RNN简介 现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如室外的温度是随着气候的变化而周期性的变化的、我们的语言也需要通过上下文的关系来确认所表达的含义。但是机器要做到这一步就相当得难了。因此，就有了现在的循环神经网络，他的本质是：拥有记忆的能力，并且会根据这些记忆的内容来进行推断。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记忆。 网络结构及原理 循环神经网络的基本结构特别简单，就是将网络的输出保存在一个记忆单元中，这个记忆单元和下一次的输入一起进入神经网络中。 一个最简单的循环神经网络在输入时的结构示意图： RNN 可以被看做是同一神经网络的多次赋值，每个神经网络模块会把消息传递给下一个，我们将这个图的

对于航空发动机寿命预测问题，它的难点在于特征数数多，而且特征也是传感器所收集到的数据，传感器一般带有噪声，会造成拟合过程中的不准确性，设计一个多变量输入，单变量输出的预测模型，而RNN（循环神经网络）是一类以序列数据为输入，在序列演进方向进行递归且所有节点循环单元都按照链式连接的递归神经网络，它非常适合用作发动机寿命的预测模型，一方面，发动机数据具有时间信息，另一方面，单纯的RNN在处理数据时存在梯度消失问题。所以我们在RNN中引入LSTM（长短期记忆单元），这样可以很好解决上述两个问题

门控循环单元是循环神经网络LSTM的一种变体，通常用于时间序列的预测。与LSTM的门机制相比较，GRU模型更简单，只有两个门，分别是更新门、重置门

三种循环神经网络的介绍与比较，帮助大家对循环神经网络的理解

文章讲解介绍：https://blog.csdn.net/qq_33302004/article/details/113951504

tushare API提供了股票交易数据，直接利用API爬取近十年股票数据。对K线图、移动平均线和MADC可视化。用keras搭建LSTM神经网络模型，2010-2019年日收盘价做训练数据，对2020年收盘价进行预测。

https://blog.csdn.net/u012465304/article/details/82656803 我的博客上的LSTM例程，用c++写的，由于找我私聊要的人太多了，就上传到这个上面，大家可自行下载

递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络（recurrent neural network），又名循环神经网络，另一种是结构递归神经网络（recursive neural network）。时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵，而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。RNN一般指代时间递归神经网络。单纯递归神经网络因为无法处理随着递归，权重指数级爆炸或消失的问题（Vanishing gradient problem），难以捕捉长期时间关联；而结合不同的LSTM可以很好解决这个问题。

改为比较全面的叙述了循环神经网络从一开始到现在发展的情况，对其发展的脉络进行了比较全面的介绍