de-normalization lstm-neural-network-for-time-series-prediction-master

LSTM神经网络是一种常用于处理和预测时间序列数据的深度学习模型。而denormalization是一种处理时间序列数据的方法，其目的是将数据转换为原始的非标准化形式。

在时间序列预测中，常常需要对数据进行归一化处理以解决不同尺度和幅度的问题，使得数据处于相似的数值范围内。然而，在一些特定的情况下，我们可能需要将数据转换回原始的非标准化形式，这就是denormalization的作用。

denormalization能够恢复数据的原始尺度和幅度，使得我们能够更好地理解和解释预测结果。对于LSTM神经网络来说，denormalization可以帮助我们将标准化后的预测结果转换回原始的数据范围。

在"LSTM-Neural-Network-for-Time-Series-Prediction"项目中，denormalization的过程可能包括以下步骤：
1. 通过某种方法获得数据集的原始尺度和幅度的最大值和最小值。
2. 使用这些最大值和最小值将标准化后的预测结果转换为原始的数据范围。
3. 将转换后的结果与原始数据进行比较和分析，评估预测的准确性和可靠性。

总之，denormalization在"LSTM-Neural-Network-for-Time-Series-Prediction"项目中起到了恢复预测结果的原始尺度和幅度的作用，使我们能够更好地理解和分析预测结果。