基於Keras的LSTM多變數時間序列預測 (學習筆記)
本文翻譯自Jason Brownlee的部落格https://machinelearningmastery.com/multivariate-time-series-forecasting-lstms-keras/
本部落格主要參考以下中文版部落格
https://blog.csdn.net/qq_28031525/article/details/79046718
經過這個部落格你會掌握:
1. 如何將原始資料轉化為適合處理時序預測問題的資料格式;
2. 如何準備資料並搭建LSTM來處理時序預測問題;
3. 如何利用模型預測。
1、資料處理時遇到的問題
報錯沒有pandas模組
解決辦法:輸入指令安裝該模組 (需要root許可權)
pip install pandas
出現如下圖報錯
解決辦法:程式碼中的檔名改為與要處理的檔名一至
2、畫圖時出現的錯誤
出現下圖報錯(Tkinter庫沒有安裝)
解決辦法:1、安裝Tkinter庫輸入以下指令
sudo apt-get install python-tk
2、測試安裝
import Tkinter
相關推薦
基於Keras的LSTM多變數時間序列預測 (學習筆記)
本文翻譯自Jason Brownlee的部落格https://machinelearningmastery.com/multivariate-time-series-forecasting-lstms-keras/ 本部落格主要參考以下中文版部落格 https://blog.csdn.net/qq_280
基於Keras的LSTM多變數時間序列預測(北京PM2.5資料集pollution.csv)
基於Keras的LSTM多變數時間序列預測 傳統的線性模型難以解決多變數或多輸入問題
基於長短期記憶神經網路LSTM的多步長時間序列預測
基於長短期記憶神經網路LSTM的多步長多變數時間序列預測 長短時記憶網路(LSTM)是一種能夠學習和預測長序列的遞迴神經網路。LSTMs除了學習長序列外,還可以學習一次多步預測,這對於時間序列的預測非
[TensorFlow深度學習入門]實戰十·用RNN(LSTM)做時間序列預測(曲線擬合)
[TensorFlow深度學習入門]實戰十·用RNN(LSTM)做時間序列預測(曲線擬合) %matplotlib inline import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import numpy as np import
Tensorflow構建RNN做時間序列預測(二)
batch_size = 32 epoch=30 batch=len(X)//batch_size saver = tf.train.Saver(tf.global_variables()) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variable
時間序列預測(一)數據的一些處理方法
sub pycha 預測 ria rom pla char day png 一、滑動平均 公式(窗口為7): 也就是說7個數做一次平均 二、指數平均 公式: 其中 因此 也就是說離本點越近,考慮的權重也越大。 python cod
python時間序列分析(ARIMA模型)
原文地址:https://blog.csdn.net/u011596455/article/details/78650458 轉載請註明出處。 什麼是時間序列 時間序列簡單的說就是各時間點上形成的數值序列,時間序列分析就是通過觀察歷史資料預測未來的值。在這裡需要
2.3 如何得到真實的執行計劃 《基於Oracle的優化(學習筆記)》
if( hash_values.count > 0 ) then for i in hash_values.first .. hash_values.last loop dbms_output.put_line('----------------------------
2.5 Oracle裡常見執行計劃 《基於Oracle的優化(學習筆記)》
與表訪問相關的執行計劃 全表掃描的關鍵字是:TABLE ACESS FULL ROWID掃描的關鍵字:TABLE ACESS BY USER ROWID 或 TABLE ACESS BY INDEX ROWID 與B樹相關的執行計劃 索引唯一掃描:INDEX UN
UI框架—基於UGUI(學習筆記)
UI框架—基於UGUI 一、需求分析 (一)、需求分析UML圖 1、通過UIManger來自作解析json檔案。 2、UML各種關係 二、知識點 (一)、原理知識 1、單例模式 定義一個靜態的物件 在外界訪問 在內部構造。 構造方法私
基於XML的 引用型別自動注入(個人筆記)
對於引用型別的屬性的自動注入: 對於引用型別屬性的注入,也可以不在配置檔案中顯示注入。也可以通過標籤設定autowire屬性值,為引用型別屬性進行隱式自動注入(預設是不自動注入的引用型別) 根據自動注入判斷標準不同,可以分為兩種: byName: 根據名稱自動注
5.2 Oracle裡收集與檢視統計資訊的方法 《基於Oracle的優化(學習筆記)》
收集統計資訊有兩種方法:一是通過analyze命令,一是通過dbms_stats包 使用analyze收集統計資訊的方法 刪除索引的統計資訊 analyze index index_name delete statistics; 以估算的模式,取樣的比例15%
5.6全域性統計資訊《基於Oracle的優化(學習筆記)》
Oracle裡面的全域性統計資訊(global statistics)是直接衝物件本身這一級收集統計資訊,而不是從下一級物件“推導”或“彙總”出來的統計資訊。 當適用DBMS_STATS包的儲存過程收集統計資訊時,引數granularity用於指定全域性統計資訊的收集策
(學習筆記)手把手教你學51微控制器:變數進階與點陣LED
一、變數的作用域 作用域:變數的有效範圍。分為:區域性變數和全域性變數。 1.1區域性變數 在函式內部宣告的變數,只在本函式內部可以使用。 1.2全域性變數 在函式外宣告的變數就是全域性變數。 二、變數的儲存類別 變數的儲存類別分為自動、靜態、暫存器和外部四種。
6.4常見的Hint《基於Oracle的優化(學習筆記)》
與優化器相關的Hint /*+ ALL_ROWS */ 它的含義是啟用CBO /*+ FIRST_ROWS(n) */ 優化器啟用CBO,而且依據返回頭n條的記錄的響應時間來決定SQL的執行計劃。 注意,first_rows(n)與first_rows_n並
基於appium自動化測試案例12--使用yaml 進行資料配置(學習筆記)
在編寫appium自動化測試指令碼中,經常需要配置裝置及app的引數,如:desired_caps={} #裝置平臺名稱 desired_caps['platformName']='Android' #裝置名稱 desired_caps['deviceName']='127.
Swiper實現上拉重新整理和下拉載入更多(學習筆記④)
簡單粗暴的放碼 一個簡單的效果 分頁器效果中加下拉重新整理和上拉載入功能 HTML結構: <div class="a">標題</div> <div class="tab"> <a class="active" href="j
SHELL指令碼攻略(學習筆記)--1.3 多命令邏輯執行順序
每條命令後如果不加&的話就是依次一行一行的順序執行,只有前面一行執行完成後再執行下一行,事實上還有很多特殊符號可用來分隔單個的命令:分號(;)、管道(|)、&、邏輯AND (&&),還有邏輯OR (||)。對於每一個讀取的管道,Shell都回
基於appium自動化測試案例7--螢幕截圖(學習筆記)
#coding=utf-8 #匯入之前登陸判斷方法 from find_element.kyb_login import driver driver.find_element_by_id('com.tal.kaoyan:id/login_email_edittext').c
基於RULE的優化器(學習筆記)
崔華《基於Oracle的sql優化》學習筆記 1.1 基於RULE的優化器 (1) CBO (2)RBO 和CBO相比,RBO是有其明顯許可權的。在使用RBO的情況下,執行計劃一旦出了問題,很難對其做調整。另外,如果使用了RBO則目標SQL的寫法,甚至是目標SQL