在数据科学领域，时间序列分析作为揭示数据动态规律的核心技术，正经历从传统统计方法向智能算法的深度演进。回顾拓端数据部落为某能源集团完成的咨询项目，我们曾通过构建...

原文链接：https://tecdat.cn/?p=42590 分析师：Shenyan Li

早在 2003 年，AI 先驱、LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 就提出过一种名为「哥德尔机（Gödel Machine）」的构想——它使用...

本文融合了多种技术，其中 LSTM（长短期记忆网络）和 GARCH（广义自回归条件异方差）模型尤为关键。LSTM 在处理时间序列数据方面独具优势，能够捕捉长期依...

model=model_lstm(window+1,8)history=model.fit(X_trainw,y_traiplt.plot(history.hi...

在数据驱动决策的时代，时间序列预测作为揭示数据时序规律的核心技术，已成为各行业解决预测需求的关键工具。从能源消耗趋势分析到公共安全事件预测，不同领域的数据特征对...

在工业数字化转型的浪潮中，设备剩余寿命（RUL）预测作为预测性维护的核心环节，正成为数据科学家破解设备运维效率难题的关键。本文改编自团队为某航空制造企业提供的智...

时间序列预测在金融领域中扮演着举足轻重的角色，特别是在股票市场中。对于广大投资者和交易员而言，能够准确预测股票价格的变动趋势，不仅意味着能够在交易中做出更为明智...

在深度学习领域，循环神经网络（RNN）在处理序列数据方面具有独特的优势，例如语音识别、自然语言处理等任务。然而，传统的 RNN 在处理长序列数据时面临着严重的梯...

本研究以太阳黑子活动数据为研究对象，旨在帮助客户探索其未来走势并提供预测分析。首先，通过对数据的清洗和处理，包括离群值的识别与处理以及时间序列的建立，确保了数据...

在数据驱动决策的时代浪潮下，如何从海量时序数据中挖掘价值、构建高可靠性预测模型，成为数据科学家们亟待攻克的核心命题。我们在过往服务客户的咨询项目中，深度聚焦于风...

深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大...

作为数据科学家，我们深知在瞬息万变的金融市场中，准确的预测就如同珍贵的宝藏。随着技术的不断发展，机器学习成为了我们解读市场趋势的有力工具。在众多机器学习模型中，...

在数据驱动决策的时代，时间序列预测作为数据科学的核心应用之一，始终是各行业探索未来趋势的关键工具。无论是金融市场的黄金价格波动，还是能源领域的能耗变化，精准的预...

2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能（点击文末“阅读原文”获取...

本文将通过视频讲解，展示如何用python的LSTM模型对中文文本评论情感分析，并结合一个TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预...

股票市场在经济发展中占据重要地位。由于股票的高回报特性，股票市场吸引了越来越多机构和投资者的关注。然而，由于股票市场的复杂波动性，有时会给机构或投资者带来巨大损...

在语音处理领域，对语音情感的分类是一个重要的研究方向。本文将介绍如何通过结合二维卷积神经网络（2 - D CNN）和长短期记忆网络（LSTM）构建一个用于语音分...

我在去年11月份写了patch深入理解的上篇，主要介绍patch的原理和代码实现过程。文章发布后很多朋友催更下篇，其实一直在积累素材，因为介绍完原理和实现之后，...

ft = \sigma(W_f \cdot [C{t-1}, h_{t-1}, x_t] + b_f)