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利用pytorch实现时间序列预测的例子

时间: 2023-03-08 19:20:30 浏览: 142

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arima的matlab代码time_series_forecasting_pytorch 实验源码：使用pytorch进行时间序列预测，包括MLP、RNN、LSTM、GRU、ARIMA、SVR、RF和TSR-RNN模型。要求 Python 3.6.3（Python） keras 2.1.2 火炬 1.0.1 张量流-GPU 1.13.1 sklearn 0.19.1 麻木 1.15.4 熊猫 0.23.4 统计模型 0.9.0 matplotlib 2.1.0 代码 ARIMA.py：ARIMA 模型，迭代版本 Holt_Winters.py Holt-Winters 模型，只有初级版本 eval.py：评估指标，包括RMSE、MAE、MAPE和SMAPE。 NN_forecasting.py：神经网络预测 model.py：神经网络模型 train.py：神经网络模型的训练和预测，包括RNN、LSTM、GRU、MLP、TSR-RNN ts_decompose.py：时间序列分解 ts_loader：神经网络模型的数据加载器 ML_forecasting.py：通用机器学习模型，包

使用pytorch进行时间序列预测的一个简单例子是，我们可以建立一个简单的神经网络，来预测未来的时间序列。我们可以利用前一个时间点的输入，来预测当前时间点的输出。例如，我们可以使用历史天气数据来预测未来的天气，或者使用历史股票数据来预测未来的股票价格。

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