Tag Archives: RNN

TCN时序卷积网络、CNN、RNN、LSTM、GRU神经网络工业设备运行监测、航空客运量时间序列数据集预测可视化|附代码数据

By tecdat9月 22, 2025Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术CNN, GRU, LSTM, RNN, TCN, 客运量, 工业设备, 时序卷积网络, 神经网络, 航空客运量

在工业设备监测、交通运力规划等业务场景中，时序数据处理（分类用于故障识别、预测用于需求调度）是企业降本增效的核心技术支撑。

Python实现Elman RNN与混合RNN神经网络对航空客运量、啤酒产量、电力产量时间序列数据预测可视化对比

By tecdat9月 19, 2025Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术RNN, 啤酒产量, 电力, 神经网络, 航空客运量

作为长期深耕时间序列预测领域的数据科学家，我们在项目中频繁发现一个共性痛点：多数团队在选择循环神经网络（RNN）架构时，常因不了解不同架构对数据特性的适配性、预处理方法对精度的影响，导致模型落地效果不佳。

Python用Transformer、SARIMAX、RNN、LSTM、Prophet时间序列预测对比分析用电量、零售销售、公共安全、交通事故数据

By tecdat5月 22, 2025Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术LSTM, Prophet, RNN, SARIMAX, Transformer, 交通事故, 公共安全, 数据, 时间序列, 用电量, 零售销售, 预测

在数据驱动决策的时代，时间序列预测作为揭示数据时序规律的核心技术，已成为各行业解决预测需求的关键工具。

Python混合注意力机制-多变量-LSTM神经网络分析PM2.5、光伏电站、温度时间序列数据及RNN、ARIMAX、XGT、随机森林对比

By tecdat12月 11, 2024Python辅导, 农业, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 生态、气象学, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术ARIMAX, LSTM, PM2.5, RNN, 光伏电站, 室内温度, 时间序列, 注意力, 神经网络, 随机森林

对于在具有目标变量和外生变量的时间序列上训练的循环神经网络，除了准确预测之外，还期望能提供对数据的可解释性见解。

Python、R循环神经网络RNN、指数平滑ETS、ARIMA模型预测网络流量、ATM机取款、旅游需求时间序列数据

By tecdat12月 5, 2024Python辅导, R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术arima, ATM, ETS, RNN, 循环神经网络, 指数平滑, 旅游, 神经网络, 网络流量, 预测

在当今经济研究与商业决策领域，精准的时间序列预测具有极为关键的意义。

MATLAB贝叶斯优化混合Bayes-CNN-RNN分析股票市场数据与浅层网络超参数优化

By tecdat11月 21, 2024MATLAB辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术, 金融Bayes, CNN, RNN, 优化, 浅层网络, 股票市场, 贝叶斯, 超参数

本文旨在介绍一种利用贝叶斯优化方法来优化混合 CNN – RNN 和浅层网络超参数的简单方法，并展示了如何使贝叶斯优化器考虑离散值。

【视频讲解】共享单车使用量预测：RNN, LSTM，GRU循环神经网络和传统机器学习

By tecdat10月 17, 2024Python辅导, 地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 特色视频, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术GRU, LSTM, RNN, 共享单车, 神经网络

随着城市化进程的加速，共享单车作为一种绿色、便捷的出行方式，在城市交通中扮演着日益重要的角色。准确预测共享单车的使用量对于优化资源配置、提高运营效率以及满足用户需求具有关键意义。

深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附数据代码

By tecdat9月 12, 2024Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术, 金融dnn, rcnn, RNN, 交易策略, 机器学习, 深度学习, 神经网络, 金融

在当今的金融领域，量化交易正凭借其科学性和高效性逐渐成为主流投资方式之一。

Python用Markov RNN马尔可夫递归神经网络建模序列数据t-SNE可视化研究

By tecdat9月 9, 2024Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术MarkovRNN, RNN, 神经网络, 递归神经网络, 马尔可夫

本文聚焦于利用马尔可夫递归神经网络（MarkovRNN）结合树库展开建模工作。

Python股票预测:注意力多层Attention RNN LSTM应用

By tecdat7月 29, 2024Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术, 金融Attention, LSTM, RNN, 多层, 注意力, 股票, 股票预测, 预测

Attention 机制是一种在神经网络处理序列数据时极为关键的技术，它赋予了模型“聚焦”能力，能够自动评估输入序列中各部分的重要性。

【视频讲解】Python、R时间卷积神经网络TCN与CNN、RNN预测时间序列3实例附代码数据

By tecdat7月 8, 2024Python辅导, 技术支持, 数理统计, 特色视频, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术CNN, RNN, TCN, 卷积神经网络, 时间序列

本文旨在探讨时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）与CNN、RNN在预测任务中的应用。

Python用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略的股票价格MACD分析

By tecdat8月 15, 2022大数据部落, 技术支持, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融emd, LSTM, MACD, python, RNN, 交易策略, 优化, 神经网络, 经验模态分解, 股票, 股票价格

预测股票价格，并在合适的时间产生交易策略实现收益，一直是一个热门的问题，到现在为止也提出了很多预测方法。

Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测

By tecdat6月 21, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术LSTM, RNN, 循环神经网络, 时间序列, 时间序列数据, 时间序列预测, 波形, 深度学习, 神经网络, 长短期记忆, 长短期记忆人工, 长短期记忆人工神经网络, 长短期记忆模型, 长短期记忆神经网络, 长短期记忆网络, 预测

此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列

Python用RNN循环神经网络：LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数时间序列预测

By tecdat6月 2, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术arima, COVID, GRU, LSTM, RNN, 回归, 循环神经网络, 新冠, 时间序列, 疫情, 神经网络, 长期记忆, 门循环单元

该数据由Hopkins 大学根据世界各国提供的新病例数据提供。

Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性

By tecdat5月 7, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术LSTM, MSE, RNN, TensorFlow, 循环神经网络, 时间序列, 神经网络, 股市, 股票, 股票市场, 预测

该项目包括：自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。

R 语言用RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

By tecdat1月 24, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术LSTM, RNN, 利率, 循环神经网络, 时间序列, 神经网络, 长期利率, 长短期记忆, 长短期记忆网络, 预测

2017 年年中，R 推出了 Keras 包 ，这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能。本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。

R语言深度学习Keras循环神经网络(RNN)模型预测多输出变量时间序列

By tecdat9月 28, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术RNN, 多变量, 多输出变量, 循环神经网络, 时间序列, 模型, 深度学习, 神经网络, 预测

递归神经网络被用来分析序列数据。

R语言Keras用RNN、双向RNNs递归神经网络、LSTM分析预测温度时间序列、 IMDB电影评分情感

By tecdat8月 30, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术IMDB, Keras, LSTM, RNN, 情感, 电影评分, 神经网络, 递归神经网络

在这篇文章中，我们将回顾三种提高循环神经网络的性能和泛化能力的高级方法。

SARIMA，神经网络，RNN-LSTM，SARIMA和RNN组合方法预测COVID-19每日新增病例

By tecdat8月 17, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, COVID, LSTM, RNN, SARIMA, 神经网络, 组合方法

​ WeChat Tencent QQ email print 由Enzo Li撰写 开发一个预测模型，根据一

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R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测

By tecdat2月 18, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术RNN, R语言, 时间序列, 温度, 神经网络, 递归神经网络, 预测

在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。

TensorFlow 2.0 keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）

By tecdat9月 16, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术CNN, Keras, MLP, RNN, TensorFlow, 多层感知器, 模型, 深度学习

在本文中，您将发现如何使用标准深度学习模型（包括多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN））开发，评估和做出预测。

matlab递归神经网络RNN实现：桨距控制控制风力发电机组研究

By tecdat9月 14, 2019大数据部落, 数理统计, 电气工程及自动化, 计算机科学与技术matlab, RNN, 桨距控制控制

matlab递归神经网络RNN实现：桨距控制控制风力发电机组研究

HAR-RV-J- RNN模型预测和交易大型股票指数的高频波动率

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融HAR, HAR-RV, RNN, RV, 模型, 股票, 股票指数, 预测, 高频, 高频波动率

已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测。