网站做权重,前段模板网站,建设单位适合去哪个网站看资料,大型网站建设套餐双重分解#xff08;Dual Decomposition#xff09;、卷积神经网络#xff08;Convolutional Neural Network#xff0c;CNN#xff09;和长短期记忆神经网络#xff08;Long Short-Term Memory#xff0c;LSTM#xff09;结合的多变量回归预测需要详细的实现和数据情况… 双重分解Dual Decomposition、卷积神经网络Convolutional Neural NetworkCNN和长短期记忆神经网络Long Short-Term MemoryLSTM结合的多变量回归预测需要详细的实现和数据情况才能给出具体的示例代码。以下是一个基本的框架和描述供您参考。
数据准备 假设有多个输入特征 X1, X2, …, Xn 和一个目标变量 Y形状分别为 (样本数, 特征数) 和 (样本数, 1)。 假设数据已经准备好并且已经根据需要进行了预处理例如标准化。 双重分解Dual Decomposition 双重分解是一种用于处理多变量时间序列数据的技术它将时间序列数据分解为趋势成分和季节性成分并分别建模预测。 首先对每个输入特征 Xi 进行季节性分解得到趋势成分 Trend_i 和季节性成分 Seasonality_i。 对于目标变量 Y也进行季节性分解得到趋势成分 Trend_Y 和季节性成分 Seasonality_Y。 卷积神经网络CNN 使用卷积神经网络来捕捉时间序列数据的局部模式和特征。 将输入特征 Xi 和目标变量 Y 分别作为输入构建 CNN 模型可以根据数据的特点和需求设计具体的网络结构。 CNN 可以包含一些卷积层、池化层和全连接层以及适当的激活函数和正则化方法。 长短期记忆神经网络LSTM 使用长短期记忆神经网络来捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。 将趋势成分 Trend_i, Trend_Y 和季节性成分 Seasonality_i, Seasonality_Y 作为输入构建 LSTM 模型可以根据数据的特点和需求设计具体的网络结构。 LSTM 可以包含一些 LSTM 层和全连接层以及适当的激活函数和正则化方法。 模型集成和预测 将 CNN 和 LSTM 的输出进行集成可以使用加权平均或其他集成方法。 最终的预测结果即为集成后的输出可以反向进行趋势成分和季节性成分的分解得到最终的预测值。
