国产无码综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

<rp id="pq994"></rp>

<small id="pq994"><form id="pq994"></form></small>

<dd id="pq994"><tbody id="pq994"></tbody></dd>

基于PyTorch+LSTM的交通客流預測（時間序列分析）

2年前分類：Toy博客閱讀(25)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了基于PyTorch+LSTM的交通客流預測（時間序列分析）。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

前言

大家好，我是阿光。

本專欄整理了《PyTorch深度學習項目實戰(zhàn)100例》，內(nèi)包含了各種不同的深度學習項目，包含項目原理以及源碼，每一個項目實例都附帶有完整的代碼+數(shù)據(jù)集。

正在更新中~ ?

?? 我的項目環(huán)境：

平臺：Windows10
語言環(huán)境：python3.7
編譯器：PyCharm
PyTorch版本：1.8.1

?? 項目專欄：【PyTorch深度學習項目實戰(zhàn)100例】

一、基于PyTorch+LSTM的交通客流預測（時間序列分析）

將深度學習與交通客流時間分布特征相結(jié)合，能夠有效地揭示軌道交通客流量的變化趨勢。本文將使用LSTM進行較為客觀的客流量預測數(shù)據(jù)統(tǒng)計，并通過深度學習將預測結(jié)果應用于實踐之中對軌道交通發(fā)車頻次進行合理優(yōu)化。

本項目使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡LSTM訓練一個網(wǎng)絡模型，來預測在給定因素下，預測2014-06-25至2014-09-25上午某時刻或者下午某時刻的乘客數(shù)量。
基于PyTorch+LSTM的交通客流預測（時間序列分析）

鐵路客運量預測是指用科學方法對未來鐵路旅客運量發(fā)展作出的描述和推測。編制客運計劃和制定客運發(fā)展政策的依據(jù)。有近期、中期、長期之分，也有全路預測和地區(qū)預測之分。主要方法有文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-415221.html

到了這里，關于基于PyTorch+LSTM的交通客流預測（時間序列分析）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務，不擁有所有權，不承擔相關法律責任。如若轉(zhuǎn)載，請注明出處：如若內(nèi)容造成侵權/違法違規(guī)/事實不符，請點擊違法舉報進行投訴反饋，一經(jīng)查實，立即刪除！

分享到：

領支付寶紅包贊助服務器費用

CNN+LSTM+Attention實現(xiàn)時間序列預測(PyTorch版)
??項目專欄：【深度學習時間序列預測案例】零基礎入門經(jīng)典深度學習時間序列預測項目實戰(zhàn)（附代碼+數(shù)據(jù)集+原理介紹）
2023年04月20日
瀏覽(25)
LSTM+注意力機制(Attention)實現(xiàn)時間序列預測(PyTorch版)
??項目專欄：【深度學習時間序列預測案例】零基礎入門經(jīng)典深度學習時間序列預測項目實戰(zhàn)（附代碼+數(shù)據(jù)集+原理介紹）
2023年04月19日
瀏覽(28)
LSTM實現(xiàn)多變量輸入多步預測(直接多輸出)時間序列預測(PyTorch版)
??項目專欄：【深度學習時間序列預測案例】零基礎入門經(jīng)典深度學習時間序列預測項目實戰(zhàn)（附代碼+數(shù)據(jù)集+原理介紹）
2024年02月01日
瀏覽(20)
挑戰(zhàn)杯基于LSTM的天氣預測 - 時間序列預測
?? 優(yōu)質(zhì)競賽項目系列，今天要分享的是機器學習大數(shù)據(jù)分析項目該項目較為新穎，適合作為競賽課題方向，學長非常推薦！ ?? 更多資料, 項目分享： https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate ? df = pd.read_csv(‘/home/kesci/input/jena1246/jena_climate_2009_2016.csv’) df.head() 如上所示，每1
2024年02月21日
瀏覽(22)
LSTM實現(xiàn)多變量輸入多步預測(Seq2Seq多步預測)時間序列預測(PyTorch版)
??項目專欄：【深度學習時間序列預測案例】零基礎入門經(jīng)典深度學習時間序列預測項目實戰(zhàn)（附代碼+數(shù)據(jù)集+原理介紹）
2024年02月13日
瀏覽(20)
計算機競賽基于LSTM的天氣預測 - 時間序列預測
?? 優(yōu)質(zhì)競賽項目系列，今天要分享的是機器學習大數(shù)據(jù)分析項目該項目較為新穎，適合作為競賽課題方向，學長非常推薦！ ?? 更多資料, 項目分享： https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate ? df = pd.read_csv(‘/home/kesci/input/jena1246/jena_climate_2009_2016.csv’) df.head() 如上所示，每1
2024年02月11日
瀏覽(28)
時序預測 | Matlab基于BiTCN-LSTM雙向時間卷積長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡時間序列預測
預測效果基本介紹 1.Matlab基于BiTCN-LSTM雙向時間卷積長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡時間序列預測（完整源碼和數(shù)據(jù)），單變量時間序列預測，運行環(huán)境matlab2023及以上，excel數(shù)據(jù)，方便替換； 2.評價指標RMSE、MAPE、MAE、MSE、R2等； 3.程序語言為matlab，程序可出預測效果圖，誤差分析圖。
2024年03月20日
瀏覽(21)
【MATLAB第2期】源碼分享#基于LSTM時間序列單步預測，含驗證和預測未來
matlab2020a + cpu 單列數(shù)據(jù)，2018/10~2018/12 共三個月，92個數(shù)據(jù)。 ? 樣本標準化處理，其中，前85個數(shù)據(jù)作為訓練樣本，來驗證后7個數(shù)據(jù)效果。最后預測未來7個數(shù)據(jù)。 numTimeStepsTrain = floor(85);%85數(shù)據(jù)訓練，7個用來驗證 dataTrain = data(1:numTimeStepsTrain+1,:);% 訓練樣本 dataTest = data(numTime
2024年02月05日
瀏覽(20)
基于GRU門控循環(huán)網(wǎng)絡的時間序列預測matlab仿真,對比LSTM網(wǎng)絡
目錄 1.算法運行效果圖預覽 2.算法運行軟件版本 3.部分核心程序 4.算法理論概述 5.算法完整程序工程 LSTM: ? ? GRU ? ? matlab2022a ? ? ? ? 門控循環(huán)單元（Gated Recurrent Unit，簡稱GRU）是一種用于序列建模和預測的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）變體。GRU通過引入門控機制，克服了傳統(tǒng)RNN在處
2024年02月11日
瀏覽(23)
[時間序列預測]基于BP、RNN、LSTM、CNN-LSTM算法多特征（多影響因素）用電負荷預測[保姆級手把手教學]
深度學習原理-----線性回歸+梯度下降法深度學習原理-----邏輯回歸算法深度學習原理-----全連接神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習原理-----卷積神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習原理-----循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN、LSTM）時間序列預測-----基于BP、LSTM、CNN-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡算法的單特征用電負荷預測時間序列預測(多特
2024年01月20日
瀏覽(89)

<ol id="kzozg"></ol>

<rp id="kzozg"><del id="kzozg"></del></rp>

<span id="kzozg"></span>