基于LSTM及其变种网络的时序数据建模实战教程

♚作者：沂水寒城，CSDN博客专家，个人研究方向：机器学习、深度学习、NLP、CVBlog: http://yishuihancheng.blog.csdn.net本文翻译自大神Jason Brownlee的实战教程《How to Develop LSTM Models for Time Series Forecasting》。长短期记忆网络或简称LSTM可以用于时间序列预测。有很多类型的LSTM模型可用于每种特定类型的时间序列预测问题。在本教程中，您将发现如何为一系列标准时间序列预测问题开发一套LSTM模型。本教程的目的是提供每种类型的时间序列问题的每个模型的独立示例作为模板，您可以复制并适应特定的时间序列预测问题。完成本教程后，您将知道：1、如何开发用于单变量时间序列预测的LSTM模型。2、如何为多元时间序列预测开发LSTM模型。3、如何开发用于多步时间序列预测的LSTM模 ………………………………