基于长短期神经网络的风速预测，基于LSTM的风速预测-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于长短期神经网络的风速预测，基于LSTM的风速预测。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录
背影
摘要
LSTM的基本定义
LSTM实现的步骤
基于长短期神经网络LSTM的风速预测
完整代码： https://download.csdn.net/download/abc991835105/88171311
效果图
结果分析
展望
参考论文

背影

风速预测是一种比较难的预测，随机性比较大，长短期神经网络是一种改进党的RNN神经网络，克服了梯度爆炸的问，风速数据也是一种时间序列的数据，用LSTM神经网络进行预测，准确率更高
摘要
LSTM原理，MATALB编程长短期神经网络LSTM的风速预测。

LSTM的基本定义

LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。
图1底下是四个S函数单元，最左边函数依情况可能成为区块的input，右边三个会经过gate决定input是否能传入区块，左边第二个为input gate，如果这里产出近似于零，将把这里的值挡住，不会进到下一层。左边第三个是forget gate，当这产生值近似于零，将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate，他可以决定在区块记忆中的input是否能输出。
图1 LSTM模型
图1 LSTM模型
LSTM有很多个版本，其中一个重要的版本是GRU（Gated Recurrent Unit）&#文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-628871.html

到了这里，关于基于长短期神经网络的风速预测，基于LSTM的风速预测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！