lstm

基于LSTM和GRU的上海空气质量预测研究前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。

【论文阅读53】-CNN-LSTM-滑坡风险随时间变化研究这篇论文创新性地将深度学习中 CNN 和 LSTM 结合，提出了一种高效、自动化的滑坡时变风险评估框架，为滑坡风险管理提供了新思路和实用工具。

基于 LSTM 与 SVM 融合的时间序列预测模型：理论框架与协同机制—实践算法(1)目录1、单一模型的局限性：混合架构的设计动机2、LSTM 的时序特征提取：从原始序列到高阶表征2.1、门控机制的时序过滤能力

【第四章:大模型（LLM)】01.神经网络中的 NLP-(2)Seq2Seq 原理及代码解析Seq2Seq 是一种处理序列到序列任务（如机器翻译、文本摘要、对话生成等）的深度学习架构，最早由 Google 在 2014 年提出。其核心思想是使用编码器（Encoder）将输入序列编码为上下文向量，再通过解码器（Decoder）逐步生成输出序列。

简简单单做算法

基于LSTM深度学习网络的视频类型分类算法matlab仿真目录1.前言2.算法运行效果图预览3.算法运行软件版本4.部分核心程序5.算法仿真参数6.算法理论概述

【论文阅读51】-CNN-LSTM-安全系数和失效概率预测这篇论文主要研究了一种用于滑坡灾害时变概率评估的端到端混合深度学习模型——PCLA-Net。论文的核心内容和贡献包括：

叫我：松哥

优秀案例：基于python django的智能家居销售数据采集和分析系统设计与实现，使用混合推荐算法和LSTM算法情感分析1.1 研究的背景和意义本文所研究设计的智能家居销售数据采集与分析系统主要是为了提升数据的采集效率，并且实现及时采集到的线上电商平台及线下店面的多重渠道销售数据的采集与分析，精确地进行相关的数据采集并应用先进的数据挖掘算法进行分析挖掘，取得数据中潜藏的数据价值信息，例如一些数据分析所形成的销售趋势预测结果以及一些相应的消费者画像结果等，并在后续的应用中针对企业的智能家居能够取得促进发展的目的。智能家居的销售数据分析与采集工作系统采用以上的设计方案能够使智能家居企业逐步提升智能家居产品质量，这一方面可以通过

基于Transform、ARIMA、LSTM、Prophet的药品销量预测分析随着医药行业数字化与智能化进程的不断推进，药品销售预测在供应链管理、库存优化和市场响应策略中扮演着日益重要的角色。准确的销量预测不仅有助于降低企业库存成本、减少过期药品浪费，还能有效应对市场需求波动，提升用户服务质量和企业运营效率。然而，药品销售数据通常具有非线性强、季节性突出、波动频繁等特点，给传统的时间序列预测模型带来了较大挑战。

循环神经网络--LSTM模型LSTM（Long Short-Term Memory）:长短期记忆网络。在LSTM之间也有一个用于循环神经网络的模型---RNN模型。

【人工智能99问】长短期记忆网络（LSTM）的结构和原理是什么？(12/99)长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是循环神经网络（RNN）的一种变体，由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，专门用于解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失或爆炸问题，能够有效捕捉序列数据中的长距离依赖关系。以下从结构、原理、使用场景、特点等方面详细介绍LSTM，并结合实例说明其工作机制。

叫我：松哥

基于python的微博评论和博文文本分析，包括LDA+聚类+词频分析+lstm热度预测，数据量10000条本文实现了从文本评论数据中提取有用信息，分析其情感分布、主题分布，并通过可视化展示。以下是具体步骤和思路：

叫我：松哥

基于Python flask的常用AI工具功能数据分析与可视化系统设计与实现，技术包括LSTM、SVM、朴素贝叶斯三种算法，echart可视化摘要本系统基于Flask框架设计与实现，主要功能包括用户登录注册、数据展示、情感分析和可视化。首先，通过网络爬虫从应用宝网站抓取约4000条AI工具评论数据，并将其存储于MySQL数据库中。系统提供用户注册和登录功能，注册时通过POST请求接收用户输入的用户名、密码等信息，登录通过Session验证用户身份，保障安全性和流畅的用户体验。

往日情怀酿做酒 V1763929638

LSTM模型通过本章节学习了解LSTM内部结构及计算公式.，掌握Pytorch中LSTM⼯具的使⽤以及了解LSTM的优势与缺点.

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场波动预测与资产配置动态调整中的应用（355）嘿，亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！我是CSDN四榜榜首青云交！《2024 年全球金融市场风险管理报告》显示，83% 的传统投资组合存在 “预测滞后” 问题：股市单日波动超 5% 时，人工调整资产配置平均滞后 4.2 小时，某基金公司因此单日亏损达 1.2 亿元；67% 的机构依赖 “静态配置模型”，债券与股票比例季度调整一次，在 2023 年美联储加息周期中，因未及时降低债券仓位，组合回撤率超 25%，客户赎回率激增 41%。

小牛不爱吃糖

基于bert-lstm对微博评论的情感分析系统设计与实现一：介绍1、模型训练：爬虫脚本获取指定微博话题评论，对评论进行数据预处理，使用bert/lstm进行模型训练，允许和传统算法如SVM进行对比分析，突出bert/lstm的优势。

深度学习实战训练营

基于LSTM的机场天气分析及模型预测获取项目源码点击文末名片摘要本文介绍了一个基于长短期记忆网络（LSTM）的机场天气预测模型。通过对机场气象数据的预处理、特征工程以及模型训练，实现了对机场每日最高气温的预测。实验结果表明，该模型能够有效地捕捉气象数据的时间序列特征，并为机场天气预测提供了一种可靠的解决方案。

深度学习实战训练营

基于LSTM的时间序列到时间序列的回归模拟获取项目源码点击文末名片

一文读懂循环神经网络—从零实现长短期记忆网络（LSTM）目录一、遗忘门（Forget Gate）：决定 “该忘记什么”二、输入门（Input Gate）：决定 “该记住什么新信息”

基于深度学习的LSTM、GRU对大数据交通流量分析与预测的研究研究背景与意义城市交通流量的动态波动是现代智慧交通管理的重要挑战。传统的预测方法往往难以精准刻画交通流量在时间和空间上的复杂相关性，制约了交通拥堵预防和资源优化调度的有效性。基于此，本文充分利用大数据分析能力，结合深度学习技术，对交通流量的特征建模与短期预测进行了系统研究，旨在为智慧交通系统的建设提供科学支撑。

机器学习之心

三种深度学习模型（LSTM、CNN-LSTM、贝叶斯优化的CNN-LSTM/BO-CNN-LSTM）对北半球光伏数据进行时间序列预测该代码实现了一个光伏发电量预测系统，采用三种深度学习模型（LSTM、CNN-LSTM、贝叶斯优化的CNN-LSTM）对北半球光伏数据进行时间序列预测，并通过多维度评估指标和可视化对比模型性能。