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
2022-12-02 19:28:16 28KB MLP CNN LSTM ConvLSTM2D
基于SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测(Matlab完整程序和数据)运行版本2018及以上 基于SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测(Matlab完整程序和数据)运行版本2018及以上 基于SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测(Matlab完整程序和数据)运行版本2018及以上
基于GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测(Matlab完整程序和数据)运行版本2018及以上 基于GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测(Matlab完整程序和数据)运行版本2018及以上 基于GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测(Matlab完整程序和数据)运行版本2018及以上
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