1.LSTM模型的输入参数问题（Keras）
2.LSTM - 苹果股价时间序列模型预测（代码详解）
3.6 种用 LSTM 做时间序列预测的模型结构 - Keras 实现
4.基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
5.使用keras建立LSTM模型进行文本分类
6.（11）ConvLSTM参数详解（Keras）
LSTM模型的输入参数问题（Keras）
在基于keras的LSTM模型编程过程中，输入数据需规范为3维格式，包括samples，steps与features。samples代表样本数量，与训练结果数量一致，德尔塔时间周期源码指标不论多参量、单参量或多个时间步长，结果通常确定。steps表示时间步长，有监督学习场景下，参数数量对应使用的时间步长数量，如时间序列训练集。features则指训练集中参数数量，决定结果的变量数量。LSTM模型调用时，需输入steps与features参数。输入矩阵格式为（samples，steps，features）。时间步长的选择需根据预测问题性质决定。在预测场景中，若仅使用当前时间参数预测未来结果，时间步长设为1；若结合多个时间参数预测未来结果，则时间步长设为对应的时间点数量。通常预测问题涉及多个时间步长，因未来结果受过去多日因素影响。确定时间步长后，可据此调整数据形状，整理数据至所需格式。此过程确保模型训练时，数据满足LSTM所需输入结构。
LSTM - 苹果股价时间序列模型预测（代码详解）
参考Keras官方案例：machinelearningmastery.com...
1 导入数据
2 数据切割
作为时间序列的模型，我们只保留了收盘价一个变量（日期变量也被删除）。变号器源码
3 建模并预测
4 预测结果转化和展示
可视化结果：
看到这个模型的预测效果，是不是挺惊人的？
5 评估模型表现
最后，对比一下随意打造的ARIMA(1, 1, 1)：
=====全文解释=====
6 种用 LSTM 做时间序列预测的模型结构 - Keras 实现
LSTM, 作为循环神经网络的改进版本，因其处理长序列依赖的能力而在时间序列预测中大显身手。接下来，我们将通过六种不同的模型结构来展示Keras中如何实现这些应用：Univariate:当输入为多个时间步，输出为单个时间步时，基本模型代码如下，n_steps代表输入X的步数，n_features是每个时间步的序列数。
Multiple Input:多个输入对应单个输出，代码与Univariate类似，只是n_features根据输入序列数调整。
Multiple Parallel:输入和输出都是多个序列，需增加return_sequences=True，输出层为Dense(n_features)而非单个值。
Multi-Step:输入与输出都是多时间步，有n_steps_in和n_steps_out区分，同时考虑输入和输出的时间步数。
Multivariate Multi-Step:多输入多输出，时间步数考虑，输入序列数n_features不再为1，而是X的形状[2]中的值。
Multiple Parallel Input & Multi-Step Output:最复杂的情况，输入和输出都是多序列和多时间步，输出层使用TimeDistributed(Dense(n_features))。
以上就是各种模式对应的Keras实现，如果你有其他独特的模型结构，欢迎分享。我是专注人工智能的蜗牛Alice，持续分享技术干货，期待你的关注！基于Keras的芯片组态源码LSTM多变量时间序列预测
基于Keras的LSTM多变量时间序列预测实战指南
本文将深入探讨如何利用Keras库中的LSTM解决多输入变量的时间序列预测问题，让你轻松应对开发中的挑战。跟随本文，你将学会：数据预处理：如何将原始数据适配为时间序列预测，并进行必要的转换
模型构建：如何构建适应多变量的LSTM模型，包括数据格式调整和模型参数设定
预测与评估：如何通过LSTM模型进行预测，并计算误差分数以评估模型性能
教程分为三个步骤，分别是：实例应用：使用空气质量数据进行预测，了解LSTM在实际问题中的应用
数据准备：演示如何清洗、整理数据，以支持LSTM模型训练
模型构建与评估：详细展示LSTM模型的定义、训练和评估过程
在开始前，确保你已具备Python的SciPy环境，以及TensorFlow或Theano后端的Keras（2.0及以上版本），还需安装scikit-learn、Pandas、NumPy和Matplotlib。本文将逐步引导你完成整个过程，并在最后提供完整的示例代码供你参考。使用keras建立LSTM模型进行文本分类
在本文中，我们将使用 Python 中的 Keras 库构建 LSTM 分类模型，此模型用于文本分类。数据集为 THUCNews 的子集，包含 类数据。这些数据被均匀分割为三部分，即训练集、验证集和测试集进行训练与评估。每类数据含 条记录，总数为 个分类和共 条记录。
数据集详细划分如下：
训练集: 条数据/类，总计 条
验证集: 条数据/类，总计 条
测试集: 条数据/类，总计 条
首先，需要准备所需的兄弟源码有哪些库和模块以确保程序能正常执行。
接着，读取我们的数据集，发现其已被处理，包含标签数据、新闻原文和分词后数据，后者的分词和去停用词操作已完成，并以空格连接为一序列。数据集包含了体育、娱乐、家居、房产、教育、时尚、时政、游戏、科技和财经等十类新闻。
数据探索阶段，了解到最小词长为 4，最大词长为 ，平均词长约为 ，中位数约为 。数据集标签需要进行编码，首先使用 LabelEncoder 对标签数据进行编码，继而使用 OneHotEncoder 进行额外的编码步骤。
紧接着，利用 Keras 中的 Tokenizer 对词汇进行编码，并使用 texts_to_sequences 将新闻数据转换为序列，使用 pad_sequences 将每个序列调整为相同长度。
构建 LSTM 模型并进行训练，训练过程涉及将数据输入模型，模型学习文本特征进行分类。经过多次迭代优化后，模型开始具有区分不同类别的育婴师源码能力。
对训练好的模型进行测试，将测试集数据输入模型进行预测，最终评估模型表现。结果显示，模型具有较高的准确度，达到了 % 以上。
为了使用和保存模型，需下载数据集。数据集下载链接为：链接: pan.baidu.com/s/vyTge... 提取码: wh7u
在模型训练与使用后，还应保存模型和训练过程中用到的Tokenizer对象。这是确保模型和数据预处理过程能够复用的关键步骤。使用训练好的模型对验证集数据进行预处理和预测，再次验证模型的有效性。
（）ConvLSTM参数详解（Keras）
本文主要讲解ConvLSTM参数详解，以Keras实现为例。首先，输入和输出尺寸至关重要。以data_format='channels_last'为例，输入是5D张量，形状为(samples, time, rows, cols, channels)，需要reshape为这种形式。输出则根据return_sequences的设置不同，可能是5D张量（(samples, timesteps, output_row, output_col, filters)）或4D张量((samples, output_row, output_col, filters)），需注意与后续层的兼容性。
ConvLSTM2D本质上是LSTM的卷积版本，其参数丰富，共计个。例如，filters指滤波器数量，kernel_size定义卷积核大小，strides和padding影响输出尺寸。常用参数如activation（cell state和hidden state的激活函数）和recurrent_activation（input/forget/output gate的激活函数）等，具体参数设置可以参考Keras官网。值得注意的是，dropout和recurrent_dropout用于防止过拟合，stateful则决定模型是否在每次批次之间保持状态。
Keras中的多变量时间序列预测-LSTMs
本文基于Jason Brownlee博士的博客内容，详细讲解如何在Keras库中使用LSTMs进行多变量时间序列预测。LSTMs，作为神经网络的一种，特别适合处理这类问题，因为它们能够有效地处理多维度输入，而传统线性方法在处理此类复杂预测时显得力不从心。
本教程分为三个部分，首先，确保你的Python环境已经准备就绪，推荐使用Python 2或3，需要安装如scikit-learn、Numpy、Pandas等库，以及TensorFlow或Theano backend。在Anaconda Jupyter Notebook环境中，大部分依赖包通常已预装，但可能需要单独安装TensorFlow或Theano。
教程以空气污染预测为例，利用北京的空气质量数据集，其中包含日期时间、PM2.5浓度等信息，目标是预测下个小时的污染水平。数据集包含小时内的气象和污染数据，需要进行预处理，如合并日期时间、填充缺失值和数据标准化。
在数据准备阶段，我们将数据转换为适合LSTM模型的格式，包括将时间序列数据转换为监督学习问题，对输入变量进行标准化。然后，通过LSTM数据准备步骤，将数据集分割为训练集和测试集，并将其转换为模型所需的三维格式。
定义和拟合模型时，我们构建了一个包含个隐藏单元的LSTM模型，以预测污染情况。通过平均绝对误差损失函数和Adam优化器进行训练，设置为个周期，每批次个样本。训练过程中，我们监控训练和测试损失，并在模型拟合后进行预测，通过计算均方根误差评估模型性能。
最后，完整的代码示例将帮助你实现以上所有步骤，以构建和评估一个实际的多变量时间序列预测LSTM模型。
keras.layers.lstm的参数中input_shape参数从何而来?
在探索 Keras 中 LSTM 层的构建时，我曾经疑惑于 input_shape 参数的来源。这个问题源于官方文档中并未明确提及这一参数。但在深入学习过程中，我逐渐理清了这一概念。
首先，Keras.layers.LSTM 是用于实现长短期记忆网络层的函数。它本身作为网络层，并不直接返回特定输出，而是作为更大模型的一部分，如 Sequential 模型，来进行训练。这意味着，要将 LSTM 层集成到模型中，需要确保模型理解输入的结构。
在构建使用 Keras Sequential 模型的过程中，我发现了一个关键点：模型需要知道预期输入的尺寸。因此，Sequential 模型的第一层，且仅限于第一层（因为后续层能够通过前一层的输出推断尺寸），需要提供关于输入尺寸的信息。
提供输入尺寸信息的方式有两种：第一，直接在第一层调用时传递 input_shape 参数；第二，对于某些二维层，如 Dense 层，可以通过 input_dim 参数指定输入尺寸。通过这两种方式，模型能准确理解输入数据的维度，从而进行有效的训练和预测。
至此，对于使用 Keras Sequential 模型时遇到的疑问得到了解答。确保在构建模型时正确地为第一层提供 input_shape 或 input_dim 参数，是构建成功模型的基础之一。
虽然这里提供的是一个简化的解答，但希望对其他初学者有所帮助。如果有任何误解或需要进一步解释的地方，欢迎指正。愿每个学习者都能在探索机器学习的旅程中不断进步！
四十二.长短期记忆网络(LSTM)过程和keras实现股票预测
传统循环网络RNN在处理连续数据预测时，受限于梯度消失或爆炸问题，尤其是在长序列数据中。为解决此问题，LSTM（Long Short-Term Memory）应运而生。相较于RNN，LSTM通过引入三个门结构和记忆状态，实现了对长序列数据的有效记忆与处理。
LSTM在RNN基础上，增加了输入门、遗忘门和输出门，以及长期记忆状态（细胞态）和候选状态，使得模型能够学习到更远的依赖关系，从而有效解决梯度消失和爆炸问题。
具体而言，短期记忆通过输出门和长期记忆的哈达玛积得到。长期记忆则记录了当前时刻的历史信息，由上一时刻的长期记忆、遗忘门、输入门、候选状态共同决定。输入门控制新知识的加入，遗忘门控制旧信息的遗忘，输出门控制信息的输出。
在LSTM结构中，短期记忆、长期记忆、输入门、遗忘门、输出门的计算都依赖于当前输入特征与上一时刻的短期记忆，通过一系列数学函数（如sigmoid、tanh、softmax等）进行加权操作，确保信息的流动既有选择性又高效。
通过四个步骤实现信息更新：首先计算三个门和候选状态；其次结合遗忘门更新长期记忆；接着结合输出门更新隐藏状态；最后，通过反向传播和梯度下降等优化方法更新网络参数。
在实际应用中，LSTM通常与Keras库结合，通过以下步骤实现对股票预测等任务的解决：
1. 导入所需的依赖包，如TensorFlow、Keras等。
2. 读取并预处理数据，包括数据清洗、归一化等操作。
3. 划分数据集，分别用于训练和测试。
4. 构建神经网络模型，定义LSTM层、输入输出层以及隐藏层等。
5. 配置模型参数，包括学习率、批大小、优化器等。
6. 开始训练模型，通过迭代优化模型参数，提高预测准确性。
7. 监控训练过程，绘制loss曲线，观察模型学习进展。
8. 使用模型进行预测，比较预测结果与实际值，评估模型性能。
9. 分析预测结果，计算均方误差和均方根差等评价指标，评估模型预测性能。