pytorchLSTM时间序列模型

本项目使用的是基于PyTorch搭建的LSTM模型，它是一个深度学习模型，能够处理时序数据，获取时间维度上的关联信息。为了能够使用LSTM搭建模型处理我们的时序数据，我们需要了解LSTM模型的输入和输出是什么。在本项目中，我们使用了经典的长短期基于神经网络LSTM模型，它能够处理时序数据，获取时间维度上的关联信息。具体实现过程包括：配置类、时序数据集的制作、数据归一化、数据集加载器、搭建LSTM模型、定义模型、损失函数、优化器、模型训练和可视化结果。如果你对LSTM模型的原理感兴趣，可以去百度进行了解。