Neural-Networks-for-time-series-analysis:重点比较ANN,RNN,LSTM和LSTM在时序分析中的表现-源码

上传者: 42151305 | 上传时间: 2021-09-22 21:03:14 | 文件大小: 2.53MB | 文件类型: ZIP
神经网络的时间序列分析 重点比较ANN,RNN,LSTM和LSTM在时序分析中的表现 在这个项目中,我建立并比较了四种类型的ANN模型:具有Attention的完全连接的ANN,RNN,LSTM,LSTM。 有两个包含时间序列的数据集。 目的是建立深度神经网络,该网络可以学习数据中的时间模式并预测未来观察的价值。 对于那些模型,我比较了预测的准确性和训练过程的速度。 请参考Report.pdf了解详细说明和参考。 为了构建神经网络,我使用python keras库。 为了实现注意力机制,我使用了Christos Baziotis的。

文件下载

资源详情

[{"title":"( 18 个子文件 2.53MB ) Neural-Networks-for-time-series-analysis:重点比较ANN,RNN,LSTM和LSTM在时序分析中的表现-源码","children":[{"title":"Neural-Networks-for-time-series-analysis-master","children":[{"title":"models","children":[{"title":"ann_d <span style='color:#111;'> 26.16KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"rnn_1 <span style='color:#111;'> 13.15KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"attention_168.h5 <span style='color:#111;'> 24.82KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"rates_72.h5 <span style='color:#111;'> 59.33KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"attention_72 <span style='color:#111;'> 24.82KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"rnn_168.h5 <span style='color:#111;'> 39.98KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"history_attention_72 <span style='color:#111;'> 24.83KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"lstm_168.h5 <span style='color:#111;'> 137.52KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"lstm_72.h5 <span style='color:#111;'> 52.53KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"history_lstm_72 <span style='color:#111;'> 22.17KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"rnn_24.h5 <span style='color:#111;'> 24.53KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"rnn_72.h5 <span style='color:#111;'> 24.53KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false},{"title":"Report.pdf <span style='color:#111;'> 444.63KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"input","children":[{"title":"PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv <span style='color:#111;'> 1.92MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"usd_to_china.csv <span style='color:#111;'> 164.13KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 807B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"time_series_forcast.ipynb <span style='color:#111;'> 1.91MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"attention.py <span style='color:#111;'> 4.33KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明