代碼乾貨 | 基於Keras的LSTM多變量時間序列預測

本文來源於阿里雲-雲棲社區，原文點擊這裏。後端 適合多輸入變量的神經網絡模型一直讓開發人員很頭痛，但基於（LSTM）的循環神經網絡可以幾乎能夠完美的解決多個輸入變量的問題。網絡 基於（LSTM）的循環神經網絡能夠很好的利用在時間序列預測上，由於不少古典的線性方法難以適應多變量或多輸入預測問題。機器學習 在本教程中，你會看到如何在Keras深度學習庫中開發多變量時間序列預測的LSTM模型。學習 讀完

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