keras 搭建lstm+dnn网络 多步时间序列预测 模板

news/2024/11/29 6:53:39/

# -*- coding: utf-8 -*-
# 导入库pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
from sklearn.metrics import mean_squared_error  # 评价指标
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM, GRU
from keras import optimizers
import keras
import tensorflow as tfplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
import warningswarnings.filterwarnings("ignore")  # 忽略一些警告 不影响运行df=pd.read_excel('log.xlsx').values
print(df)
train_x=[]
train_y=[]
for line in df:train_x.append(line[1:-1])train_y.append(line[-1])# 划分验证集和测试集x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(np.array(train_x), np.array(train_y), test_size=0.2, random_sta

http://www.ppmy.cn/news/676586.html

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