基于双向长短期记忆神经网络【biLSTM】模型的污染数据预测实战

     时序数据建模分析已经有很多相关的应用了,在这个领域里面LSTM网络绝对是占据着非常重要的作用,自从LSTM网络提出以来,陆陆续续又出现了很多相关的变种网络,今天从网上找到了一份环境气象领域相关的数据集,可以用于时序数据的建模分析,这里就基于这个数据集来实战双向LSTM网络的时序建模。 

      这是一张比较形象比较简单的示意图:

      双向,顾名思义理解起来也很简单,就是信息在LSTM网络中是双向计算的,即:正向计算+反向计算。

     关于biLSTM的原理介绍,这里就不展开了,相信很多博客的教程会更加丰富完整,这里主要是做点实际的应用分析。

    首先来看一下数据集【展示前100行数据内容】:

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