|
|
lstm做时间序列预测时间序列长度应该怎么设置？
关注者
47
被浏览
148,993
10 个回答
哥廷根数学学派
与现代信号处理，机器学习，深度学习，故障诊断那些事
给几个简单的小demo进行参考：
NASA涡轮喷气发动机风扇的剩余寿命RUL预测-基于LSTM网络,Lookback=20 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
哥廷根数学学派：NASA涡轮喷气发动机风扇的剩余寿命RUL预测-基于LSTM网络,Lookback=20
基于深度学习的水痘发病预测 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
MATLAB双向长短时记忆网络BILSTM预测 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
哥廷根数学学派：MATLAB双向长短时记忆网络BILSTM预测
基于LSTM自编码器的锂离子电池剩余使用寿命预测RUL - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
哥廷根数学学派：基于LSTM自编码器的锂离子电池剩余使用寿命预测RUL
基于CNN-LSTM的涡扇发动机剩余使用寿命(RUL)预测 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
这其实涉及到的就是对于 time step这个超参数的选择了。 你应该先从人物场景的角度来理解一下大概什么样的长度是合理的，然后再以这个值为基础进行改动，实验。