基于PyTorch+LSTM的交通客流预测（时间序列分析）
将深度学习与交通客流时间分布特征相结合，能够有效地揭示轨道交通客流量的变化趋势。本文将使用LSTM进行较为客观的客流量预测数据统计，并通过深度学习将预测结果应用于实践之中对轨道交通发车频次进行合理优化。
【nn.LSTM详解】
nn.LSTM详解
GC-LSTM:用于动态网络链路预测的图卷积嵌入原理+代码（上）原理部分
GC-LSTM利用GCN提取图数据的拓扑结构特征，LSTM提取序列数据的时序特征，从而能够对动态变化的图拓扑进行预测。本文详细介绍了GC-LSTM模型的原理，并基于PYG Temporal对其进行代码实现。
最通俗易懂的LSTM讲解，一个例子理解通透！！
LSTM 最通俗的理解！！！
利用pytorch长短期记忆网络LSTM实现股票预测分析
长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，目前比较流行。LSTM主要就是加入了三个门控：第一个开关遗忘门：负责控制继续保存长期状态c；第二个开关输入门：负责控制把即时状态输入到长
人工智能(Pytorch)搭建LSTM网络实现简单案例
LSTM网络是一种特殊的循环神经网络，它能够学习处理序列中的长期依赖性，而不会受到梯度消失或梯度爆炸的影响。LSTM中的关键组成部分是门控机制，它允许网络选择性地丢弃或保留信息。在训练过程中，LSTM网络通过反向传播算法自动调整门控单元的参数，使其能够更好地适应数据。PyTorch是一个基于Pyth
五、CNN-LSTM数据驱动模型
CNN-LSTM数据驱动模型6.1 基本原理深度学习是机器学习前沿且热门的理论，而其中的两大框架卷积神经网络（CNN）以及长短期记忆网络（LSTM）是深度学习的代表，CNN能过够通过使用卷积核从样本数据中提取出其潜在的特征，而长短期记忆网络LSTM能够捕捉到长期的成分。近年来两者的结合成为研究的热点
基于时序模式注意力机制（TPA）的长短时记忆（LSTM）网络TPA-LSTM的多变量输入风电功率预测
0 前言1、TPA理论注意力机制（Attention mechanism）通常结合神经网络模型用于序列预测，使得模型更加关注历史信息与当前输入信息的相关部分。时序模式注意力机制（Temporal Pattern Attention mechanism, TPA）由 Shun-Yao Shih 等提出
基于长短期记忆神经网络LSTM的预测模型(matlab实现）
长短期记忆神经网络（LSTM）是循环神经网络中的一种。由于普通的神经网络出现如上的问题，长短期记忆神经网络来源于对循环神经网络的改进和优化，有效解决了循环神经网络中出现的梯度消失或梯度爆炸等问题，可用于处理更复杂的时间序列问题。长短期记忆神经网络通过独特设计的遗忘门、输入们和输出门，在设计的开始就默
LSTM实现多变量输入多步预测(Seq2Seq多步预测)时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一
LSTM反向传播原理——LSTM从零实现系列(2)
lstm反向传播原理
LSTM实现时间序列预测(PyTorch版)
为了训练数据，首先定义LSTM模型，然后再定义对应的损失函数，由于我们这里是风速预测，显然是个回归问题，所以采用回归问题常用的MESLoss()，如果可以的话，可以自定义损失函数，针对自己的项目需求定义对应的损失函数。对于优化器来讲，使用的也是目前常用的Adam优化器，对于新手来讲也可以多多尝试其它
Attention-LSTM模型的python实现
1.模型结构Attention-LSTM模型分为输入层、LSTM 层、Attention层、全连接层、输出层五层。LSTM 层的作用是实现高层次特征学习；Attention 层的作用是突出关键信息；全连接层的作用是进行局部特征整合，实现最终的预测。 这里解决的问题是：使用Attention-L
CNN+LSTM+Attention实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一
使用PyTorch-LSTM进行单变量时间序列预测的示例教程
在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。
长短期记忆（LSTM）详解
目录一、背景二、原理三、总结四、LSTM的优缺点五、LSTM代码实现一、背景 当时间步数(T)较大或时间步(t)较小的时候，RNN的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但是无法解决梯度衰减的问题。这个原因使得RNN在实际中难以捕捉时间序列中时间步(t)距离较大的依赖关系。因
基于CNN和LSTM的气象图降水预测示例
我们是否可以通过气象图来预测降水量呢？今天我们来使用CNN和LSTM进行一个有趣的实验。
LSTM详解
LSTM详解文章目录LSTM详解改进记忆单元门控机制LSTM结构LSTM的计算过程遗忘门输入门更新记忆单元输出门通过LSTM循环单元，整个网络可以建立较长距离的时序依赖关系，以上公式可以简洁地描述为$$\begin{bmatrix}\tilde{c}_t \\o_t \\i_t \\f_t\end{
基于时序模式注意力机制（TPA）的长短时记忆（LSTM）网络TPA-LSTM的多变量输入风电功率预测
0 前言1、TPA理论注意力机制（Attention mechanism）通常结合神经网络模型用于序列预测，使得模型更加关注历史信息与当前输入信息的相关部分。时序模式注意力机制（Temporal Pattern Attention mechanism, TPA）由 Shun-Yao Shih 等提出
【nn.LSTM详解】
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