LSTM用于预测正弦波
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门用于处理序列数据，并且能够解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM网络由一系列的记忆单元组成，每个记忆单元都有一个输入门、遗忘门和输出门，通过这些门控制信息的流动和记忆的更新。
LSTM在预测正弦波方面具有一定的应用。正弦波是一种周期性的信号，可以用于模拟和预测周期性的现象，如天气变化、股票价格等。通过训练一个LSTM模型，可以利用历史的正弦波数据来预测未来的数值。
LSTM在预测正弦波方面的优势在于其对序列数据的建模能力。由于LSTM能够记忆和利用历史信息，它可以捕捉到正弦波的周期性和趋势变化，并且能够根据历史数据预测未来的数值。相比传统的线性回归模型或其他非序列模型，LSTM能够更好地适应正弦波的非线性特征。
在腾讯云中，可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）来构建和训练LSTM模型。TMLP提供了丰富的机器学习算法和工具，包括LSTM，可以帮助开发者快速构建和部署预测模型。具体的产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档：腾讯云机器学习平台。
需要注意的是，LSTM仅仅是一种用于处理序列数据的模型，预测正弦波只是其中的一个应用场景。在实际应用中，LSTM还可以用于自然语言处理、时间序列预测、语音识别等领域。
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通过LSTM或XGBoost进行预测.真的是预告还是
lstm、xgboost、forecasting、arima
我想我理解通过LSTM或XGBoost模型进行预测的想法，但我想联系社区来证实我的想法。
本教程很好地一步一步地解释了该做什么："如何建立多步LSTM电力使用时间序列预测模型“
然而，在预测方面，作者拿出了部分数据，然后用这些数据来预测未来的值.在我看来，这并不是一种预测(通过ARIMA、VAR等方法完成的事情--你可以指定时间周期的数目，然后不指定任何东西，模型给你一些关于未来的预测)，你可以看到我对作者的评论，基本上，通过LSTM或XGBoost模型的预测将基于输入值而不是未来的数据范围，即我需要提供温度、湿度、风等来预测房屋的耗电量。
话虽如此，LSTM或GXBoost在何种程度
浏览 0提问于2019-09-30得票数 4
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如何在python中利用LSTM获得新数据的预测
python、tensorflow、machine-learning、keras、lstm
这是一个单变量时间序列预测问题。如下面的代码所示，我将初始数据划分为一个列车数据集(trainX)和一个测试数据集(testX)，然后通过keras创建一个LSTM网络。接下来，通过训练数据集对模型进行训练。然而，当我想得到预测时，我需要知道测试值，所以我的问题是:既然我知道问题中的测试数据集的真实值，我为什么要预测。我想得到的是未来时间的预测值？如果我对LSTM网络有一些误解，请告诉我。
谢谢!
# create and fit the LSTM network
model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back)
浏览 5提问于2018-10-24得票数 3
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我是否应该移动数据集，以便使用RNN/LSTM进行时间序列回归？
machine-learning、neural-network、lstm、data、rnn
我看到这个教程是为了知道如何使用LSTM来预测时间序列数据，我注意到他将目标/标签向上移动，以便所有特性都在t时间内，但目标是t+1。
所以我的简单问题是，在处理时间序列数据时，我们应该总是这样做吗？
我有一个时间序列数据，我想用它来用RNN建立一个回归模型。我首先使用了前馈神经网络，但效果不够好，所以我决定使用RNN/LSTM。我的问题是，我应该让数据集像现在一样，在时间t中每个行都有特性和目标，还是应该移动目标列，以便特性总是在t时，但目标总是提前移动(t+1)？
浏览 0提问于2019-12-19得票数 3
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基于卷积神经网络的语言翻译
neural-network、cnn、lstm、rnn、machine-translation
许多语言翻译神经网络的例子：
猫坐在“-> 模型 ->”的垫子上。
使用RNN，特别是LSTM。例如，参见句子语言的神经网络翻译，具有简单的层次结构(如果可能的话)和关于Keras中的序列对序列学习的十分钟介绍。
是否有(不太复杂)只使用CNN而没有RNN/LSTM?
进行语言翻译的尝试？
你会在Keras有一个例子吗？
浏览 0提问于2020-02-28得票数 1
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为什么LSTM模型不需要每个步骤的标签？
deep-learning、lstm
对于与时间相关的问题，例如股票预测：
假设我们有300天的数据，10个特性，还有一个目标:价格。
为什么，对于训练，我们只需要300天的价格？我知道这是LSTM模型的工作方式，但是考虑到其他299天模型的价格不是很有用吗？
浏览 0提问于2019-05-22得票数 0
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电力生产时间序列预测中的外部因素
machine-learning、time-series、predictive-modeling
我正在做一个机器学习时间序列预测发电厂的发电份额(核能，燃煤，煤气，太阳能，风能，水等)。在我的国家5年的时间里。我有自2010年以来的历史数据(按发电厂计算的每周平均数据)。
是否有方法在预测中包括外部因素，如LSTM，XGBoost，支持向量机，ARIMA等。例如，告诉该模型，预计未来将安装一定比例的太阳能发电厂，或者一些燃煤发电厂将在未来两年关闭，因此这类发电厂很可能会失去在整个电力生产中的份额？
我觉得如果我只依靠历史数据而不包括其他因素的话，预测就不可能是好的。
机器学习对电力生产份额的长期预测是否有很好的选择？
浏览 0提问于2023-04-18得票数 0
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根据分类数据和基于价值的数据预测未来收入的好方法是什么？
machine-learning、time-series、feature-extraction、categorical-data、forecasting
我有所有合同数据的每月快照(3年)。它包括下列资料：
合同状态范畴化：提议、跟踪、提交、获胜、丢失等
合同阶段范畴化：探矿、聘用、跟踪、提交等。
合同期限日期/时间：月份和年份
投标开始日期日期/时间：日期(但这在合同延迟时发生变化)
契约值数值：以本地货币表示的合同价值
未来收入预测数值：未来5年收入的币值细分(这个价值适用于所有合同，无论是赢还是输)
我也有关于合同的其他信息，如id，姓名，描述等。
我想得到的
答案：
每月更改状态的合同总价值
每月变更阶段的合同总价值
合同开始日期的平均延迟
基于状态变化和平均延迟的未来收入预测(5年)
问题，我正在处理这些数据：
这不是时间序列数据，而
浏览 0提问于2020-06-27得票数 1
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教LSTMs不同频率的概念
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用正弦波训练LSTM是很简单的。LSTM很容易理解如何预测未来数百步的波动。
然而，当我试图让LSTM预测一个不同频率的正弦波时，LSTM就变得非常无能。即使我试着在许多不同频率的波上训练它，它也会忘记第一波来学习下一波。当我更改测试数据的频率时，我的LSTM是如何失败的：
如何训练我的LSTM识别频率的概念和工作在任何正弦波？
编辑：
我所使用的模型：
inputs = Input(shape=(self.timesteps, self.features))
bd_seq = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True,
浏览 1提问于2018-04-21得票数 4
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给出什么作为预测未来价值的指标？
machine-learning、python、r、predictive-modeling、time-series
我对机器学习技术很陌生。我看了几个有监督的机器学习模型的例子，我对预测未来的价值有疑问。
我每天都有数据库中的时间序列数据集，我的目标变量是完整的噪声信号，如下所示：
📷
为了训练和预测模型，我们将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以检验模型是否有效。我有两个自变量和一个目标变量。我正在使用线性回归，Keras和其他模型。
我的基本问题是，在下周没有自变量的情况下，如何预测未来的值(未来一周，一个月)？在这种情况下，作为预测指标，我该给些什么？
任何信息都是非常感谢的。
浏览 0提问于2018-01-29得票数 1
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RNN时间序列预测包含非数值特征和数字特征的多个特征？
deep-learning、time-series、rnn
多特征神经网络的问题是模棱两可的，在区分不同的特性方面没有明确的区别。我想了解如何使用RNN预测时间序列的多个特征，包括非数字数据，以及。作为一种深度学习模型，我假设我不需要量化非数字元素。
假设销售数据
Sales | Weather | Holiday | Temperature
100 | Windy | Yes | 3
2000 | Sunny | Yes | 20
200 | Sunny | No | 30
-5 | Stormy | No | 3
-50 | Cold | No | -50
500
浏览 0提问于2017-08-17得票数 5
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从简历中提取信息
classification、lstm、text-mining、rnn、named-entity-recognition
我有一个机器学习项目，其中我需要分析简历。为此，我必须编写一个python程序。它使用了自然语言处理的基本技术，如单词解析、分块、reg ex解析器。如果运行该算法，您可以轻松地从大量文档中获取诸如姓名、电子邮件id、地址、学历、经验等信息。但我混淆了LSTM (RNN)和NER两种方法？你认为最好的方法是什么？
浏览 0提问于2019-02-26得票数 1
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如何处理LSTM模型中的某些时间序列？
python、time-series、keras、lstm、recurrent-neural-network
我是一个新的keras用户，我想很容易地理解如何构建一个lstm模型。
在我的数据中，我有很多用户，它们有很多序列，如下所示：
user 1 :
X Labels
sequence 1 [ 0, 1 , 0, 1]
sequence 2 [ 0, 1 , 0, 1]
sequence 3 [ 0, 1 , 0, 1
sequence 4 ?
user 2 :
X labels
sequence 1 [ 0, 1 , 0, 1]
se
浏览 3提问于2017-06-10得票数 0
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为什么要为tf.keras.layers.LSTM设置return_sequences=True和stateful=True？
tensorflow、keras、lstm、recurrent-neural-network
我正在学习tensorflow2.0，并遵循。在rnn示例中，我找到了以下代码：
def build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size):
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim,
batch_input_shape=[batch_size, None]),
tf.keras.layers.LSTM(rnn_unit
浏览 0提问于2019-03-22得票数 8
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为什么递归神经网络中的权重不变？
machine-learning、deep-learning、nlp、recurrent-neural-network
模型如何在不改变其参数/权重的情况下学习？如果我们在一些数据上训练RNN，然后将其应用于测试数据，我们会做哪些更改？因为权重/参数不会改变值，对吗？
浏览 14提问于2020-05-19得票数 0
2回答
一种适合数据集噪声的LSTM模型的改进
python、tensorflow、machine-learning、keras、lstm
我是一名数据分析员，试图通过机器学习来提高我的知识。
我已经完成了一个timeseries数据集的模型，其中每个点间隔1天，没有空白。我尝试过的特定模型类型是使用tensorflow的keras的多层自回归双向LSTM，请参见下面的模型特定代码：
model = keras.Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(
units = 128,
input_shape = (X_train.shape[1], X_train.shape[2]),
return_sequences=T
浏览 12提问于2022-01-12得票数 -1
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从多个时间序列预测事件时间
machine-learning、time-series
我为这个新手的问题道歉，但我希望这里的人能给我指明正确的方向。
我想预测事件( X )发生的时间，因为我怀疑几个时间序列与X的时间相关。我的模型将接受完整的时间序列作为输入，并为事件X预测发生的时间输出一个值。请注意，我不是试图预测未来事件的时间，而是预测过去事件的时间。当使用该模型时，我将访问整个时间序列。下面简要介绍一下这些数据的外观：
📷
我的数据集包含许多示例，如上面的示例，即设置窗口中的几个时隙，以及事件发生的时间。
像LSTM模型这样的东西能被训练来完成这项任务吗？经过深入研究，LSTM和RNN模型看起来很适合预测时间序列中的下一个点，而不是像我所描述的那样输出事件的时间。
我能够
浏览 0提问于2020-09-04得票数 0
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Tensorflow RNN序列训练
tensorflow
我正在做我的第一步学习TF和有一些困难的训练RNN。
我的玩具问题是这样的:一个两层的LSTM +密集层网络被输入原始音频数据，并且应该测试声音中是否存在一定的频率。
因此，网络应该从1到1映射浮动(音频数据序列)到浮动(预选的频率体积)。
我已经在Keras上完成了这个任务，并看到了类似的TFLearn解决方案，但我希望以一种相对高效的方式在裸Tensorflow上实现这一点。
我所做的：
lstm = rnn_cell.BasicLSTMCell(LSTM_SIZE,state_is_tuple=True,forget_bias=1.0)
lstm = rnn_cell.DropoutWr
浏览 1提问于2016-10-08得票数 1
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为什么RNN通常比CNN有更少的隐藏层？
deep-learning、cnn、lstm、rnn、feature-extraction
can可以有数百个隐藏层，而且由于它们经常与图像数据一起使用，因此有许多层捕获更多的复杂性。
然而，据我所见，RNN通常只有几个层，例如2-4层。例如，对于心电图(ECG)分类，我见过文献使用LSTM 4层，CNN 10-15层，结果相似。
这是因为RNNs/LSTM如果更深(由于梯度消失问题)更难训练，还是因为RNNs/LSTM往往会快速适应顺序数据？
浏览 0提问于2019-06-09得票数 9
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在哪里可以学习时间序列数据的预测/分析？
classification、time-series、regression、preprocessing、forecasting
我想学习时间序列数据分析和预测。我在机器学习方面知识渊博，对深度学习(包括RNN，LSTM)有很好的了解。我知道时间序列与正常数据有很大的不同，因此大多数预处理、特征提取方法都不能用于时间序列数据，而且时间序列算法的工作方式与一般的机器学习算法略有不同。
尽管我读了很多文章，仍然对时间序列分析和预测感到困惑(比如在删除数据文具的情况下，我无法完全理解为什么，如果它只意味着一些简单的时间序列算法)。
在哪里可以学习时间序列预测(预处理、特征提取和时间序列数据的ml/dl )。
浏览 0提问于2022-01-31得票数 0
2回答
多块预测年数据的最佳ML模型？
machine-learning、time-series、statistics、data、lstm
我想预先警告说，我绝不是这方面的专家，我很抱歉，如果我混淆术语，措辞错误，或任何信息是不正确的。
我想对我收集的当前数据集使用机器学习模型。dataset大约有8000个块(或实体)，每个块都有7个特性。每个特性都有大约10个年值，这是计数(例如: 2005=1、2006=2 . 2014=0、2015=3)。长远的目标将能够预测每项功能的第11，甚至第12，年值。
我真的很想把机器学习应用到这个数据集中。我研究了以下问题，因为它们似乎是解决我的问题的最佳方法:线性回归模型、LSTM神经网络和时间序列预测，尽管我仍然不确定我的数据集如何适合这些特定的模型。
如果我能提供更多的信息，请告诉我！
浏览 0提问于2018-07-22得票数 0
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