基于双向长短期神经网络的客流量预测，基于bilstm的客流量预测

2024-01-22 03:04
文章标签 双向 神经网络 预测 长短期 bilstm 客流量

本文主要是介绍基于双向长短期神经网络的客流量预测，基于bilstm的客流量预测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录
背影
摘要
LSTM的基本定义
LSTM实现的步骤
基于双向长短期神经网络的客流量预测，基于bilstm的客流量预测
完整代码： https://download.csdn.net/download/abc991835105/88768314
效果图
结果分析
展望
参考论文

背影

碳排放越来越受到重视，预测是一种比较难的预测，随机性比较大，长短期神经网络是一种改进党的RNN神经网络，克服了梯度爆炸的问，客流量数据也是一种时间序列的数据，用LSTM神经网络进行预测，准确率更高
摘要
LSTM原理，MATALB编程长短期神经网络LSTM的客流量预测。

LSTM的基本定义

LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。
图1底下是四个S函数单元，最左边函数依情况可能成为区块的input，右边三个会经过gate决定input是否能传入区块，左边第二个为input gate，如果这里产出近似于零，将把这里的值挡住，不会进到下一层。左边第三个是forget gate，当这产生值近似于零，将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate，他可以决定在区块记忆中的input是否能输出 。
图1 LSTM模型
图1 LSTM模型
LSTM有很多个版本，其中一个重要的版本是GR

这篇关于基于双向长短期神经网络的客流量预测，基于bilstm的客流量预测的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/631650。

相关文章

csu1329(双向链表)

csu1329(双向链表)

题意：给n个盒子，编号为1到n，四个操作：1、将x盒子移到y的左边；2、将x盒子移到y的右边；3、交换x和y盒子的位置；4、将所有的盒子反过来放。 思路分析：用双向链表解决。每个操作的时间复杂度为O(1)，用数组来模拟链表，下面的代码是参考刘老师的标程写的。 代码如下： #include<iostream>#include<algorithm>#include<stdio.h>#
阅读更多...
图神经网络模型介绍（1）

图神经网络模型介绍（1）

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型，并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络：谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 （1）谱图卷积网络 卷积定理：函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积，即F{f*g}
阅读更多...
机器学习之监督学习（三）神经网络

机器学习之监督学习（三）神经网络

机器学习之监督学习（三）神经网络基础 0. 文章传送1. 深度学习 Deep Learning深度学习的关键特点深度学习VS传统机器学习 2. 生物神经网络 Biological Neural Network3. 神经网络模型基本结构模块一：TensorFlow搭建神经网络 4. 反向传播梯度下降 Back Propagation Gradient Descent模块二：激活函数 activ
阅读更多...
react笔记 8-19 事件对象、获取dom元素、双向绑定

react笔记 8-19 事件对象、获取dom元素、双向绑定

1、事件对象event 通过事件的event对象获取它的dom元素 run=(event)=>{event.target.style="background:yellowgreen" //event的父级为他本身event.target.getAttribute("aid") //这样便获取到了它的自定义属性aid}render() {return (<div><h2>{
阅读更多...
图神经网络框架DGL实现Graph Attention Network (GAT)笔记

图神经网络框架DGL实现Graph Attention Network (GAT)笔记

参考列表： [1]深入理解图注意力机制 [2]DGL官方学习教程一 ——基础操作&消息传递 [3]Cora数据集介绍+python读取 一、DGL实现GAT分类机器学习论文 程序摘自[1]，该程序实现了利用图神经网络框架——DGL，实现图注意网络（GAT）。应用demo为对机器学习论文数据集——Cora，对论文所属类别进行分类。（下图摘自[3]） 1. 程序 Ubuntu：18.04
阅读更多...
基于深度学习 卷积神经网络resnext50的中医舌苔分类系统

基于深度学习 卷积神经网络resnext50的中医舌苔分类系统

项目概述 本项目旨在通过深度学习技术，特别是利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）中的ResNeXt50架构，实现对中医舌象图像的自动分类。该系统不仅能够识别不同的舌苔类型，还能够在PyQt5框架下提供一个直观的图形用户界面（GUI），使得医生或患者能够方便地上传舌象照片并获取分析结果。 技术栈 深度学习框架：采用PyTorch或其他
阅读更多...
图神经网络（2）预备知识

图神经网络（2）预备知识

1. 图的基本概念         对于接触过数据结构和算法的读者来说，图并不是一个陌生的概念。一个图由一些顶点也称为节点和连接这些顶点的边组成。给定一个图G=(V,E),  其 中V={V1,V2,…,Vn}  是一个具有 n 个顶点的集合。 1.1邻接矩阵         我们用邻接矩阵A∈Rn×n表示顶点之间的连接关系。 如果顶点 vi和vj之间有连接，就表示(vi,vj)  组成了
阅读更多...
自然语言处理系列六十三》神经网络算法》LSTM长短期记忆神经网络算法

自然语言处理系列六十三》神经网络算法》LSTM长短期记忆神经网络算法

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 自然语言处理系列六十三神经网络算法》LSTM长短期记忆神经网络算法Seq2Seq端到端神经网络算法 总结 自然语言处理系列六十三 神经网络算法》LSTM长短期记忆神经网络算法 长短期记忆网络（LSTM，Long S
阅读更多...
神经网络训练不起来怎么办（零）| General Guidance

神经网络训练不起来怎么办（零）| General Guidance

摘要：模型性能不理想时，如何判断 Model Bias， Optimization， Overfitting 等问题，并以此着手优化模型。在这个分析过程中，我们可以对Function Set，模型弹性有直观的理解。关键词：模型性能，Model Bias， Optimization， Overfitting。 零，领域背景 如果我们的模型表现较差，那么我们往往需要根据 Training l
阅读更多...
Tensorflow lstm实现的小说撰写预测

Tensorflow lstm实现的小说撰写预测

最近，在研究深度学习方面的知识，结合Tensorflow，完成了基于lstm的小说预测程序demo。 lstm是改进的RNN，具有长期记忆功能，相对于RNN,增加了多个门来控制输入与输出。原理方面的知识网上很多，在此，我只是将我短暂学习的tensorflow写一个预测小说的demo,如果有错误，还望大家指出。 1、将小说进行分词，去除空格，建立词汇表与id的字典，生成初始输入模型的x与y d
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2