lstm

原创论文：基于LSTM神经网络的金属材料机器学习本构模型研究摘要：金属材料在循环加载下会出现包辛格效应、循环硬化/软化、棘轮效应等复杂非线性行为。传统Chaboche模型能描述这些现象，但参数标定繁琐，复杂加载下精度有限。近年来LSTM神经网络凭借时序建模优势，为本构建模提供了

使用DNN\LSTM\CNN进行时间序列预测本节我们将在上节构建的数据窗口的基础上，尝试使用基本的深度神经网络算法进行测试，预测未来24h的家庭用电量。整个过程包括： 1.数据准备 1）查看数据，计算缺失值数量 2）估算缺失值 3）数值类型转换 4）构建DataTime对象 5）按小时数据重采样 6）去掉不完整的小时数 2.特征工程 1）识别季节性 2）时间编码 3）缩放数据 3.划分数据按7：2：1划分数据集 4.为深度学习建模做准备 1）实现DataWindow类 2）定义compile_and_fit函数 3）创建列索引和列名字典 5.深度

原创论文：基于LSTM神经网络的共享单车需求预测系统设计与实现摘要：共享单车需求在时空上波动显著，精准预测对优化调度至关重要。传统机器学习难以处理复杂时序依赖，而LSTM凭借其长期依赖捕捉能力，为该问题提供了有效的解决方案。

基于LSTM神经网络的共享单车需求预测系统设计与实现摘要：共享单车需求受时间周期、气象条件和历史趋势等多因素影响，呈现强非线性与多尺度时序依赖特征。本文基于逐小时租赁数据，构建循环神经网络时序预测框架，采用对数变换与标准化处理目标分布偏斜，设计正弦余弦编码消除周期断裂，并引入1/24/168小时三级滞后特征捕捉多尺度时序规律。

原创论文：基于LSTM的共享单车需求预测研究摘要：随着城市化进程的不断推进和低碳出行理念的深入人心，共享单车作为绿色交通工具得到了广泛普及。然而，共享单车的需求在时间和空间上均呈现出显著的波动性，如何对其需求进行精准预测，进而优化调度和运营管理，已成为共享出行领域亟待解决的关键问题。传统机器学习方法在处理具有复杂时序依赖关系的预测任务时存在明显局限性，而深度学习中的长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）凭借其对长期依赖关系的出色捕捉能力，为时间序列预测提供了新的解决思路。

All The Way North-

【LSTM系列·终篇】PyTorch nn.LSTM 终极指南：从API原理到双向多层实战，彻底告别维度错误！由于字数限制，本篇是【LSTM系列】第五篇，也是最后一篇第一篇链接：【LSTM系列·第一篇】彻底搞懂：细胞状态、隐藏状态、候选状态、遗忘门——新手最晕的4个概念，一篇厘清第二篇链接：【LSTM系列·第二篇】彻底搞懂输入门、输出门与LSTM全流程：维度分析+PyTorch工程实现第三篇链接：【LSTM系列·第三篇】单样本 vs Batch：LSTM全流程计算对比，彻底搞懂为何 h_t 与 c_t 维度必须相同第四篇链接：【LSTM系列·第四篇】彻底搞懂：单样本与 batch 的矩阵等价性、参数共享原理

基于LSTM的共享单车需求预测研究摘要：共享单车作为城市绿色出行的重要方式，其需求量的准确预测对运营调度和资源配置具有重要意义。本文基于UCI共享单车数据集，研究了基于长短期记忆网络（LSTM）的骑行需求预测方法。

【Python代码例程】长短期记忆网络（LSTM）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的结合，处理复杂非线性系统和时间序列数据结合长短期记忆网络（LSTM）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）的技术在机器人导航和状态估计中具有广泛的应用前景。

软件算法开发

基于火烈鸟搜索算法的LSTM网络模型(FSA-LSTM)的一维时间序列预测matlab仿真目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.部分程序4.算法理论概述5.完整程序FSA-LSTM算法是将火烈鸟搜索算法与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)相结合的时间序列预测模型，核心是利用FSA优化LSTM的隐藏层神经元数量，解决LSTM超参数凭经验设定导致的预测精度不足问题，适用于一维连续时间序列的回归预测。

LSTM与TransformerLSTM输入格式数据结构说明：1、每个样本（地块）的time_step必须从 1 开始连续编号（1,2,3…），不能跳号 / 乱序； 2、同一样本的标签（yield）在所有时间步行中值相同（因为产量是最终结果，时序特征是过程数据）； 3、特征列可根据你的需求增减（比如加土壤 pH、施肥量等），但需保证列名清晰、无空值。

简简单单做算法

基于LSTM长短记忆网络模型的文本分类算法matlab仿真,对比GRU网络目录1.前言2.算法测试效果图预览3.算法运行软件版本4.部分核心程序5.算法理论概述5.1 词嵌入(Embedding)

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【LSTM系列·第三篇】单样本 vs Batch：LSTM全流程计算对比，彻底搞懂为何 h_t 与 c_t 维度必须相同由于字数限制，本篇是【LSTM系列】第三篇第一篇链接：【LSTM系列·第一篇】彻底搞懂：细胞状态、隐藏状态、候选状态、遗忘门——新手最晕的4个概念，一篇厘清第二篇链接：【LSTM系列·第二篇】彻底搞懂输入门、输出门与LSTM全流程：维度分析+PyTorch工程实现

LSTM工具箱的详细说明及实现MATLAB中实现LSTM（长短期记忆网络）的核心工具是Deep Learning Toolbox，它提供了lstmLayer（LSTM层）、sequenceInputLayer（序列输入层）等内置层，支持构建LSTM网络以解决时间序列分类、回归（如预测）等问题。

软件算法开发

基于莱维飞行和混沌映射PSO优化的LSTM网络模型的一维时间序列预测matlab仿真目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.部分程序4.算法理论概述4.1 混沌映射原理4.2 莱维飞行原理

软件算法开发

基于鲸鱼优化的LSTM深度学习网络模型(WOA-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.部分程序4.算法理论概述5.完整程序本文提出一种WOA-LSTM混合算法，通过鲸鱼优化算法(WOA)自动优化LSTM网络的隐藏层神经元数量，解决传统LSTM超参数需经验设定的问题。算法将神经元数量作为WOA的搜索变量，以预测均方误差为适应度函数，实现一维时间序列的高精度预测。程序在MATLAB环境下实现，包含数据预处理、WOA优化、LSTM训练和预测等模块，支持GPU加速训练。实验结果表明，该方法能有效提升预测精度，适用于连续时间序列的回归预测任务。

无敌！LSTM+CNN简直太高性能了，实现最高预测精度！近来CNN与LSTM融合研究的热度一路飙升，顶会顶刊成果不断涌现！其中经过优化的CNN-LSTM混合模型，成功突破时空特征建模的现有局限，在医疗影像分析、电力负荷时序预测、无线通信信号处理等多个场景中刷新SOTA纪录，被TPAMI、NeurIPS等顶会顶刊广泛收录！CNN与LSTM的融合模式，必将成为未来时空序列相关任务的主流趋势。

时间序列模型发展历程（第六讲：第三代——深度学习 RNN / LSTM）（时间 = 可学习的非线性状态演化）前文时间序列模型发展历程（第一讲：AR/MA/ARMA)-CSDN博客

电网公司区域电力负荷预测（LSTM算法）业务痛点：某区域电网公司（覆盖10个地市，负荷峰值500万千瓦）存在三大问题：算法团队：时序数据清洗（Spark）、特征工程（滑动窗口/多源特征融合）、LSTM模型构建（PyTorch）、模型训练与评估（MAE/RMSE/MAPE）、模型存储（MinIO）

深度学习---长短期记忆网络LSTM长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出的循环神经网络（RNN）改进模型(算是一种特殊的RNN)，核心解决了传统RNN处理长序列时的梯度消失/梯度爆炸问题，实现了对长距离依赖关系的有效捕捉，是深度学习中处理序列数据的核心模型之一。LSTM的设计围绕“选择性记忆”展开，通过细胞状态和门控机制让模型自主决定保留、丢弃和更新信息。

机器学习之心HML

多光伏电站功率预测新思路：当GCN遇见LSTM，解锁时空预测密码，python代码光伏功率预测从此不再孤立看待每个电站，一个创新的图神经网络模型正重新定义预测精度早晨8:30，某区域能源调度中心的大屏上，几十个光伏电站的实时发电数据闪烁着。突然，一片云层飘过，西北角电站的功率曲线出现骤降，调度员紧张地调整着电网负荷分配。