Kesci： Keras 實現 LSTM——時間序列預測

    博主以前參與的一個科研項目是用 LSTM 結合 Attention 機制依據做物生長期內氣象環境因素預測做物產量。本篇博客將介紹如何用 keras 深度學習的框架搭建 LSTM 模型對時間序列作預測。所用項目和數據集來自：真實業界數據的時間序列預測挑戰。python 1 項目簡單介紹 1.1 背景介紹 本項目的目標是創建內部與外部特徵結合的多時序協同預測系統。數據集採用來自業界多組相關時間

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