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
2022-12-02 14:29:50
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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
2022-12-02 14:29:46
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基于CNN(卷积神经网络)的时间序列预测python源码+超详细注释
以CNN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
2022-12-02 14:29:40
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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
2022-12-02 14:29:39
18KB
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
2022-12-02 14:29:38
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时序预测_Bayes贝叶斯推理_优化LSTM预测Matlab实现(含完整源码+数据)
Matlab实现了随机波动率模型(包括LSTM-SV, SV等)的贝叶斯推理、预测和模拟。
2022-12-02 09:29:39
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CNN LSTM语言模型
从头实现用于语言模型的CNN-LSTM网络。有用的特征从下面的CNN层中提取出来，
然后提供给LSTM层，LSTM层为预测形成一个顺序上下文。
2022-12-02 09:29:39
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1、多元回归_LSTM结合PSO算法实现PSO-LSTM多输入单输出(Matlab完整源码+数据)
2、代码运行测试环境为MATLAB2020b，MATLAB实现PSO-LSTM多输入单输出预测。
2022-12-02 09:29:37
772KB
这是RNN LSTM实战--人名分类器所用的data，该实战已经在Blog中按步骤记录，欢迎大家下载这个数据集。
2022-12-01 22:02:21
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