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Time-series-prediction-master.zip
大小:22.62KB
价格:24积分
下载量:0
评分:
5.0
上传者:qq_45441438
更新日期:2025-09-22

基于RNN、GRU、LSTM和Attention的“时间序列预测”代码

资源文件列表(大概)

文件名
大小
Time-series-prediction-master/
-
Time-series-prediction-master/README.md
1.19KB
Time-series-prediction-master/basic_attention.py
7.92KB
Time-series-prediction-master/basic_rnn_lstm_gru.py
4.06KB
Time-series-prediction-master/data/
-
Time-series-prediction-master/data/google.csv
35.4KB
Time-series-prediction-master/data_loader.py
1.57KB
Time-series-prediction-master/main_time_series_prediction.py
3.16KB
Time-series-prediction-master/utils.py
2.71KB

资源内容介绍

包含使用RNN、GRU、LSTM或Attention方法进行基本时间序列预测的实现。在时间序列预测任务中，RNN、GRU、LSTM和Attention是常用的深度学习模型。通过使用这些模型，可以捕获时间序列数据中的长期依赖关系和模式，从而有效地预测未来时间点的数值或趋势。在实现方面，可使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来构建模型。这些框架提供了各种RNN、GRU、LSTM和Attention层的实现，使模型构建和训练过程更加简单。
# Codebase for "Time-series prediction" with RNN, GRU, LSTM and AttentionAuthors: Jinsung YoonContact: jsyoon0823@gmail.comThis directory contains implementations of basic time-series predictionusing RNN, GRU, LSTM or Attention methods.To run the pipeline, simply run python3 -m main_time_series_prediction.py.## Stages of time-series prediction framework:- Load dataset (Google stocks data)- Train model: (1) RNN based: Simple RNN, GRU, LSTM (2) Attention based- Evaluate the performance: MAE or MSE metrics### Command inputs:- train_rate: training data ratio- seq_len: sequence length- task: classification or regression- model_type: rnn, lstm, gru, or attention- h_dim: hidden state dimensions- n_layer: number of layers- batch_size: the number of samples in each mini-batch- epoch: the number of iterations- learning_rate: learning rates- metric_name: mse or mae### Example command```shell$ python3 main_time_series_prediction.py --train_rate 0.8 --seq_len 7 --task regression --model_type lstm--h_dim 10 --n_layer 3 --batch_size 32 --epoch 100 --learning_rate 0.01--metric_name mae```### Outputs- MAE or MSE performance of trained model

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