Time series Analysis using LSTM RNN and GRU
1.0.0
在这里,我将实现一些 RNN 结构,例如 RNN、LSTM 和 GRU,以建立对用于时间序列预测的深度学习模型的理解。我研究了一些广泛应用于时间序列预测的特征工程技术,例如单热编码、滞后和循环时间特征。使用的库是 Scikit-learn、Pandas 和 PyTorch(一个开源机器学习库)。我已经关注了这篇精彩的文章,您可以通过这里的链接找到更多详细信息。它将为您提供有关此内容的大量详细信息。我使用的时间序列数据集来自 PJM 的每小时能源消耗数据,这是从美国不同地区收集的 10 多年每小时观测数据的单变量时间序列数据集。在所有文件中,我正在使用 PJM East 地区数据,该数据最初包含 2001 年至 2018 年的每小时能源消耗数据,但您可以使用任何数据集。