一、文件准备工作

下载好的例程序

二、开始运行

1、在程序所在目录中(chapter_15)打开终端   输入下面的指令运行

python train_lstm.py

此时出现了报错提示没有安装matplotlib

2、安装matplotlib

另打开一个终端输入以下指令

sudo pip install matplotlib

如下图所示

3、返回步骤1的目录重新运行程序

python train_lstm.py

此时不再报错如下图所示

4、运行结束后有错误没能正确生成图片

(根据报错提示不支持jpg格式的图片)

解决办法修改源代码train_lstm.py中保存图片的格式为png格式

再次运行不再报错。此时会在chapter_15文件夹下生成predict_result.png图片见运行结果

三、运行结果

LSTM时间序列预测学习的更多相关文章

  1. (数据科学学习手札40)tensorflow实现LSTM时间序列预测

    一.简介 上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识,也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能,本篇就将对如何利用tensorflow,在实际时间序列预测任务中搭建模型来完 ...

  2. Kesci: Keras 实现 LSTM——时间序列预测

    博主之前参与的一个科研项目是用 LSTM 结合 Attention 机制依据作物生长期内气象环境因素预测作物产量.本篇博客将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测. ...

  3. Pytorch循环神经网络LSTM时间序列预测风速

    #时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大 ...

  4. LSTM时间序列预测及网络层搭建

    一.LSTM预测未来一年某航空公司的客运流量 给你一个数据集,只有一列数据,这是一个关于时间序列的数据,从这个时间序列中预测未来一年某航空公司的客运流量.数据形式: 二.实战 1)数据下载 你可以go ...

  5. keras-anomaly-detection 代码分析——本质上就是SAE、LSTM时间序列预测

    keras-anomaly-detection Anomaly detection implemented in Keras The source codes of the recurrent, co ...

  6. 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子

    目录 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆(LSTM)模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 ...

  7. 使用tensorflow的lstm网络进行时间序列预测

    https://blog.csdn.net/flying_sfeng/article/details/78852816 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog. ...

  8. 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子

    目录 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 学习路线 商业中的时间序列深度学习 商业中应用时间序列深度学习 深度学习时间序列预测:使用 keras 预测太阳黑子 递归神经网络 设置.预处 ...

  9. 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测

    目录 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测 问题描述 长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法 基于时间步的 LSTM 网络回归 在批量训练之间保持 LSTM 的记 ...

随机推荐

  1. JavaEE互联网轻量级框架整合开发(书籍)阅读笔记(10):通过注解(annotation)装配Bean之(@Configguration、@Component、@Value、@ComponentScan、@Autowired、@Primary、@Qualifier、@Bean)

    一.通过注解(annotation)装配Bean 通过之前的学习,我们已经知道如何使用XML装配Bean,但是更多的时候已经不再推荐使用XML的方式去装配Bean,更多的时候会考虑注解(annotat ...

  2. requestAnimationFrame 定时器

    这个方法是通过递归调用同一方法来不断更新画面以达到动起来的效果,但它优于setTimeout/setInterval的地方在于它是由浏览器专门为动画提供的API,在运行时浏览器会自动优化方法的调用,并 ...

  3. 浅谈HTTPS以及Fiddler抓取HTTPS协议(摘抄)

    一.浅谈HTTPS 我们都知道HTTP并非是安全传输,在HTTPS基础上使用SSL协议进行加密构成的HTTPS协议是相对安全的.目前越来越多的企业选择使用HTTPS协议与用户进行通信,如百度.谷歌等. ...

  4. maven-plugins说明

    maven提供了丰富的plugins. maven是一个插件执行的框架. 核心部分的描述: clean. clean插件. goal:clean 清除构建时生成的文件,文件目录 project.bui ...

  5. Backup--备份基础理论

    --完整备份:完整备份会备份所有数据的区和少量的日志(日志文件用于恢复数据保持数据一致性).由于差异备份需要依据最后一次完整备份,因此完整备份会清楚一些分配位图数据. --差异备份:差异备份是针对完全 ...

  6. 搭建服务器集群——Windows7系统中nginx与IIS服务器搭建集群实现负载均衡

    转载:https://www.cnblogs.com/xiongze520/p/10308720.html 分布式,集群,云计算机.大数据.负载均衡.高并发······当耳边响起这些词时,做为一个菜鸟 ...

  7. BitArray简单例子

    using System; using System.Collections; using System.Text; namespace TestConsole { class Program { s ...

  8. django中orm的简单操作

    数据库模型 from django.db import models # Create your models here. from django.db import models # Create ...

  9. OCP认证052考试,新加的考试题还有答案整理-23题

    23.Which two are true about data dictionary and dynamic performance views (v$ views)? A) All databas ...

  10. C# combobox手动赋值

    DataTable dt = new DataTable(); dt.Columns.Add("REPAIR_VALUE"); dt.Columns.Add("REPAI ...