用lstm去预测电池老化 怎么使用多块电池的数据去做训练呢 直接串在一起吗。但是这种时序数据 在两块电池连接的地方会有大跳跃呀 就是一个电池寿命快完了 下一个数据又是下一块电池的初始寿命这种情况。

我的模型输入是三通道的图片序列，输出也是一段图片序列。如何使用dataset制作合适的数据集。模型是卷积之后的循环结构。我的数据集格式是这样的。每一行代表一个时间段里的一系列图片。需要根据前半部分序列

如标题，我在使用labview调用MATLAB script运行CNN-LSTM网络做数据预测，网络训练能完成，但是预测数据结果只出现一个，并且和使用的数据数量级关系差异巨大

比如某网站在一个月内，每小时的访问次数统计。有没有这样的数据集呢？谢谢

我下载了别人写好的LSTM预测时间序列的代码（代码是https://github.com/EthanChenYZ/Time-Series-Forecast/blob/master/LSTM/proph

问题遇到的现象和发生背景 我用lstm对一个很“平滑有规律的时序预测，得到的结果却非常差，我怀疑是输出的顺序打乱了，但是我设置split参数是False” 问题相关代码，请勿粘贴截图 #数据划分设计

红楼梦的任务人物频数统计，这个能写出来大部分，但是有些问题完成不了.大家来看看呀～

在调参之后，把数据代入模型，测试集的分数很高，拟合非常不错 但放到全局，就是对全部数据进行预测的时候，发现对训练集的预测拟合效果大不如测试集，中间部分还出现了“平移”现象，想问问各位知道什么回事吗？

这是篇关于故障电表检测的论文的代码，前三个文件是原始数据，通过data_processing0处理数据，input生成输入lstm的数据，但是里面的k_lstm使用的输入数据的文件input里并没有

问题遇到的现象和发生背景 对LSTM的输入进行分组，之后想读取训练数据却报错 问题相关代码，请勿粘贴截图 seq_len = 3batch_size = 2data_transform = trans

问题遇到的现象和发生背景 问题相关代码，请勿粘贴截图 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preproce

采用滑动窗口机制训练lstm预测比特币，出现的训练损失和测试损失函数高的离谱，这是因为什么啊？

使用LSTM进行多变量预测单变量使用滑动窗口划分数据集（澳大利亚电力负荷数据）时，出现错误 https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/

基于matlab构建了LSTM的分类网络。数据包含7个特征量，输出标签为七个。每个训练样本大小不同，大致为7x100. 但是在训练过程中训练进度显示准确度已经达到100左右，但是测试精度只有50%。

如图所示，cell state可以传输关键信息并且贯穿每个结构，个人认为和“输出”没什么不同 但是LSTM却单独设立了一个输出门来进行输出，虽然有些许差异（对信息进行了筛选），但是有必要这么做吗

问题遇到的现象和发生背景 数据比较少，将LSTM单层改为多层能否提升预测的精准度 问题相关代码，请勿粘贴截图 model = Sequential() if is_stateful: # ca

问题遇到的现象和发生背景 我是将6个影响因素作为输入层，一个因变量作为输出层，但现有的pso-lstm模型代码只能对现有数据划分训练集和测试集，可以理解为对现有数据的拟合，不是真正意义上的预测。 问

问题遇到的现象和发生背景 LSTM预测结果一直有这样的错误 怎么改也不得其法 问题相关代码，请勿粘贴截图 clcclose allclear all%加载数据，重构为行向量data=xlsread('

有没有人做深度学习分类预测的，比如预测后几天天气是晴天，阴天，雨天之类的而不是预测天气气温几度的呀

用MATLAB的PSO-LSTM，运行结果每一次都不一样。 是否是因为算法的随机性，必然使其存在这种结果。能不能将运行50次后的结果取均值作为我的结果呢 或者有没有办法让输出的结果唯一呢？初次接触算法

问题遇到的现象和发生背景 使用matlab神经网络lstm预测出现错误 不理解 这样子不是 问题相关代码，请勿粘贴截图 %% 定义 LSTM 网络架构%创建 LSTM 回归网络。指定 LSTM 层有

```python model.add(LSTM(32,input_shape=(10, 3), activation='relu', return_sequences=True)) ```对应LST

LSTM多变量时间序列代码import numpy as npfrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.l

非计算机专业求问，AB两个数据集，A有abcdef六种属性，B只有abcde五种，想通过训练A去预测B的f，现在可以实现训练A了，但不会拿来训练B，网上看到的一个方法是将AB数据集合起来，用A最后的1

使用LSTM进行多属性预测，现在是前一天真实值预测后一天虚拟值，怎么改成用前一天预测的值预测下一天的值，我在网上看到说创建一个预测数组，每预测一个Y就往数组里放一个，同时更新你用来预测的自变量X数组，

因本科从未接触过编程，研究生阶段导师给出的课题是预测方向，需要学习使用LSTM，但是一时不知道从何学起，希望能得到指点！！

写了一个CNN-LSTM的网络 请问如何计算LSTM的复杂度

比如说我有[80 ,19, 30, 5]的数据想要抽取80* 19次大小为30* 5的数据，放进模型训练，那么我的batchsize应该设为1还是30呢？

现有命名实体识别任务，想使用bilstm+crf训练，打算将NER模型解耦，分解为encoder和tagger，encoder负责文本特征变换，使用bilstm，tagger负责序列标注，使用crf，

训练的数据集十万个(很大)数据间有一定的相关性，如何设置和配置参数使得loss更小呢？ 我最小只有4.几1e-5 如何调节参数使得loss 下降到2-3.几1e-5 或者更小