用LSTM预测库存
该项目包括使用LSTM对库存数据进行培训和预测的过程。 特点是同伴：
简洁模块化
支持pytorch，keras和tensorflow的三个主流深度学习框架
参数，模型和框架可以高度定制和修改
支持增量培训
支持同时预测多个指标
支持预测任意天数
支持列车可视化和日志记录
中文介绍可以参考： :
pytorch对股票高价和低价的同时预测结果如下：
2021-05-30 15:36:50
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stock_price_prediction_LSTM
使用LSTM预测股票价格。
2021-04-28 22:47:56
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https://blog.csdn.net/xspyzm/article/details/105367729
lstm预测新冠疫情所用到的数据
2021-04-25 13:01:21
4KB
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数据集有三列:年、月和乘客。“passengers”列包含指定月份中旅行的乘客总数，可以看到数据集中有144行3列，这意味着数据集中包含了乘客12年的出行记录。这项任务是根据前132个月的数据，预测过去12个月出行的乘客数量。请记住，我们有144个月的记录，这意味着前132个月的数据将用于训练我们的LSTM模型，而模型性能将使用最后12个月的值进行评估。
2021-03-21 23:08:37
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LSTM预测太阳能发电数据和气候数据，和之前的配套，只上传了一年的数据，原来的程序需要适当修改，数据都是个人处理好的
2021-01-05 09:24:17
1.82MB
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基于python3.6实现的，Keras相关资源：LSTM预测模型训练，IMDB数据加载，国际旅行人数预测，IMDB影评分类预测，数据标准化，模型保存到本地，从本地加载训练好的模型，plt图形绘制，以及IMDB数据和国际旅行人数数据包。
2019-12-21 22:25:27
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基于改进萤火虫算法的LSTM预测模型，韩宪斌，亓峰，本文针对LSTM神经网络预测时存在的收敛慢、超参数调整困难等缺陷，提出了通过萤火虫算法优化神经网络结构以提高流量预测性能的模��
2019-12-21 21:40:17
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本资源是MATLAB代码，LSTM神经网络，用于预测分类。代码中numdely 是用前numdely个点预测当前点，cell_num是隐含层的数目，cost_gate 是误差的阈值。
直接在命令行输入RunLstm(numdely,cell_num,cost_gate)即可。
2019-12-21 20:44:51
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