时间序列预测LSTM python
时间: 2023-10-14 15:06:48 浏览: 45
时间序列预测是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。在Python中,有多个包可以用来构建LSTM模型,如pybrain, kears, tensorflow, cikit-neuralnetwork等。然而,在这里我们选择使用Keras来构建LSTM模型。Keras是一个高级神经网络API,它为我们提供了一种方便快捷的方式来构建和训练深度学习模型。如果您的操作系统是Linux或者Mac,我强烈推荐您使用Tensorflow作为后端引擎来使用Keras。Tensorflow是一个功能强大的深度学习框架,它提供了许多高级的工具和函数来加速模型的构建和训练过程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [时间序列预测 | Python实现LSTM时间序列数据预测](https://blog.csdn.net/m0_57362105/article/details/118766197)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python中利用LSTM模型进行时间序列预测分析](https://blog.csdn.net/qq_25491201/article/details/100312938)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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