基于LSTM循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据集+程序说明 程序设计语言为Python 3.7.6；集成开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip getData()函数负责读取xml文件，并处理成数据序列及对应的标签序列。参数data_length决定了所读取序列的长度。 getDocumentList()函数用于辅助getData()函数进行数据读取。 modelLSTM()用于实现最基本的循环神经网络模型，只是神经元类型为基础的LSTM。

基于LSTM长短期记忆神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于LSTM长短期记忆神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据）

MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,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。

串行LSTM-GRU故障诊断

比较完整地给出了数据预处理，缺失值补全，特征分析过程以及训练和交叉验证的注意事项，适合数据挖掘新人找到解题思路，全程没有调参，没有模型融合，只凭一手简单的特征和xgboost。 preprocess.py: 数据预处理（类型转换，缺失值处理，特征提取） xgbosst.py: 训练模型和交叉验证 根据题目给出的信息, 除了路本身的信息外, 训练数据基本上只有旅行时间, 而我们要预测的也是未来的平均旅行时间, 而且根据我们的常识, 现在的路况跟过去一段时间的路况是很有关系的, 因此该问题应该是一个自回归问题, 用过去几个时刻的交通状况去预测未来时刻的交通状况

单变量时间序列预测开发深度学习模型_python源码+数据+超详细注释 内容： 多层感知器模型 卷积神经网络模型_CNN 递归神经网络模型_LSTM 递归神经网络模型_CNN+LSTM 递归神经网络模型_ConvLSTM2D 本文使用了5种不同的网络模型,实现了一元序列的自回归 1.MLP：多层感知机 2.CNN：卷积 3.LSTM：长短周期 4.CNN+LSTM卷积+长短周期 5.ConvLSTM2D卷积+长短周期 并且分别比较了5中模型的预测效果，CNN模型相对来时是最好的。 深度学习在一元时间序列预测中表现并不佳

基于ARIMA自回归模型对法国香槟的月销售额预测python实现完整源码+数据+详细注释 包含 1.如何训练Embidding层 2.在Embidding层使用已训练好的词向量_glove 3.数据的初步 可视化分析；4.手动配置ARIMA参数；5.手动配置差分参数；6.网格搜索配置ARIMA参数；7.残差后自相关检测；8.残差修正；9.检查残差预测误差；10.验证模型；11.进行预测；12.数据集分割等

基于MLP_CNN_LSTM_CNN-LSTM时间序列预测_编码器-解码器LSTM多步预测_Keras_python源码_代码附有详细注释 3.用于时间序列预测的MLP 4.用于时间序列预测的CNN 5.用于时间序列预测的LSTM 6.编码器-解码器LSTM多步预测 7.用于时间序列预测的CNN-LSTM

基于LSTM(长短期记忆人工神经网络)_CNN+LSTM_堆叠式LSTM的时间序列预测python源码+超详细注释 以LSTM网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整

人类活动识别(多变量分类)_根据智能手机数据对人类活动进行建模_python实现源码+数据+超详细注释 以LSTM网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整