深度学习时间序列预测:LSTM算法构建时间序列单变量模型预测大气压( air pressure)+代码实战
深度学习时间序列预测:LSTM算法构建时间序列单变量模型预测大气压( air pressure)+代码实战
长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
LSTM结构(图右)和普通RNN的主要输入输出区别如下所示。
#导入需要的包和库
from __future__ import print_function
import os
import sys
import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
import datetime
# 加载数据
#set current working directory
# os.chdir('D:/Practical Time Series')
#set current working directory
os.chdir('E:\\time series\\Practical-Time-Series-Analysis-code')#Read the dataset into a pandas.DataFrame
# df = pd.read_csv('datasets/PRSA_data
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