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Code  ›  lstm多步预测_使用Keras LSTM进行多步预测的多个输出_多元输入多步LSTM时间序列预测模型的奇问题 -
深度学习 lstm 时间序列 keras
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苦闷的手套
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使用 LSTM 深度学习模型进行温度的时间序列单步和 多步 预测

本文展示了如何进行 多步 预测 并在模型中使用多个特征。 本文的简单版本是，使用过去48小时的数据和对未来1小时的 预测 (一步)，我获得了温度误差的平均绝对误差0.48(中值0.34)度。 目标是使用过去的值来 预测 未来。数据是时间序列或序列。对于序列建模，我们将选择具有 LSTM 层的递归神经网络的Tensorflow实现。 = Input(shape=(n_lag, n_ft)) # Series signal lstm _layer = LSTM (n_layer, activation ='relu')( lstm _input) x = Dense(n_outputs)( lstm _layer) self.model = Model(inputs 预测 未来n_steps 最后本文的完整代码：https://github.com/Eligijus112/Vilnius-weather- LSTM 作者：Eligijus Bujokas deephub

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长短时记忆网络( LSTM )是一种能够学习和 预测 长序列的递归神经网络。LSTMs除了学习长序列外，还可以学习一次 多步 预测 ，这对于时间序列的 预测 非常有用。 在本教程中，您将了解如何使用Keras在Python中开发用于 多步 骤时间序列 预测 的 LSTM 。 完成本教程后，您将知道: 如何为 多步 时间序列 预测 准备数据。 如何建立 多步 时间序列 预测 的 LSTM 模型。 我们将设计一个 多步 骤的 预测 。 多步 LSTM 网络 在本节中，我们将使用持久性示例作为起点，并研究将 LSTM 适合于培训数据并对测试数据集进行 多步 骤 预测 所需的更改。 在我们使用这些数据来培训 LSTM 之前，必须准备好这些数据。 LSTM 预测 下一步是利用fit LSTM 网络进行 预测 。使用合适的 LSTM 网络，可以通过调用model.predict()进行单个 预测 。

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