前言本文基于Kaggle平台——洪水数据集的回归预测，文末附数据集，，介绍一种基于CNN，LSTM网络的回归预测模型，以下是数据集中各列的描述，包括功能名称的含义，MonsoonIntensity，季风强度，这一特征可能衡量该地区季风降雨的强度和频率，较高的值表示降雨强度更大，可能更频繁，这可能会导...

  1模型创新点介绍1.1时间编码输入信息编码参考Informer论文，我们把源码和数据集制作进行了优化，方便任何带有时间特征列的数据集进行输入信息的编码，Informer在原始向量上不止增加了Transformer架构必备的PositionEmbedding，位置编码，还增加了与时间相关的各种编码，在...

  前言本文基于前期介绍的，介绍一种基于LSTM预测模型的SHAP可视化分析教程，数据集是使用.csv形式进行存储的，包括了除时间列外，HUFL，HULL，MUFL，MULL，LUFL，LULL，和，OT，7个特征，1多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据集取油温数据OT为目标预测值！1.2数据集制...

  在本节中，我们探索，无状态，LSTM的一种变体，该变体学习字母表的随机子序列，并努力构建可以给定任意字母或子序列的模型并预测字母表中的下一个字母，首先，我们正在改变问题的框架，为简化起见，我们将定义最大输入序列长度并将其设置为5之类的小值，以加快训练速度，这定义了将要训练的字母子序列的最大长度，在扩...