LSTM时间序列预测 python代码——import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() #——————————————————导入数据—————————————————————— #读入数据 data = pd.read_excel(r'C:\Users\10025\Desktop\完整数据.xls') data = data.values #定义常量 rnn_unit=10 #hidden layer units input_size=3 #数据输入维度 output_size=1 #数据输出入维度 lr=0.0006 #学习率 #获取训练集 def get_train_data(batch_size=60,time_step=20,train_begin=0,train_end=5800):#用前5800个数据作为训练样本 batch_index=[] data_train=data[train_begin:train_end] normalized_train_data=(data_train-np.mean(data_train,axis=0))/np.std(data_train,axis=0) #标准化 train_x,train_y=[],[] #训练集 for i in range(len(normalized_train_data)-time_step): if i % batch_size==0:

LSTM 预测飞机票价matlab代码和数据

使用tushare下载贵州茅台的股票数据，根据贵州茅台的历史数据，使用tensorflow2.0 实现RNN和LSTM预测股票开盘价

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：

stock_price_prediction_LSTM 使用LSTM预测股票价格。

https://blog.csdn.net/xspyzm/article/details/105367729 lstm预测新冠疫情所用到的数据

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。

matlab深度学习工具箱之LSTM， 采用历史序列进行预测， MATLAB应用实例 直接采用工具箱进行序列预测

训练集和测试集中都有正面和负面影评数据

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