在colab环境下实现，如果想使用cpu的话 自己换一下device的代码就可以了

Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码)

使用LSTM实现C-MAPSS数据集里面的剩余寿命预测（Pytorch） 每轮训练后测试集误差 score:445.4610 334.5140 358.6489 365.9250 331.4520 283.3463 460.4766 314.7196 325.5950 452.3746 RMSE:16.3614 14.8254 14.9796 15.5157 14.7853 14.2053 16.2834 14.6757 14.7481 15.8802 由实验结果可知，MS-BLSTM 的预测误差均为最低水平，并且实际训练过程中收敛速度较快，涡扇发动机接近损坏时预测准确率较高。与传统机器学习方法相比，深度学习模型如CNN 和 LSTM的预测误差相对较小。而本文所提的 MS-BLSTM 混合深度学习预测模型进一步提高了 RUL 预测精度,，这得益于 MS-BLSTM 混合模型有效利用了时间段内传感器测量值的均值和方差与RUL的相关性，并使用 BLSTM学习历史数据和未来数据的长程依赖。本文所提的 MS-BLSTM 剩余使用寿命预测模型预测精度高，可有力支撑涡扇发动机的健康管理与运维决策。

基于 LSTM 循环神经网络的电力系统负荷预测分析。建立 CART 回归树以及 LSTM 模型对该地区未来 10 天间隔 15 分钟负荷以及未来 3 个月负荷最大最小值进行预测。将行业数据分为大工业用电最大值、大工业用电最小 值；非普工业最大值、非普工业最小值；普通工业最大…

详情介绍：https://blog.csdn.net/s1t16/article/details/128898122 为对股票价格的涨跌幅度进行预测，本文使用了基于长短期记忆网络(LSTM)的方法。根据股票涨跌幅问题， 通过对股票信息作多值量化分类，将股票预测转化成一个多维函数拟合问题。将股票的历史基本交易信息作为特征输入，利用神经网络对其训练，最后对股票的涨跌幅度做分类预测。

网上LSTM框架图不少，如果直接截图或下载，分辨率非常低。我自己用PPT重新画了一个LSTM的框架图，可以导出高清格式图片，放在投稿的小论文里面。导出方式如下： 1用office的powerpoint打开下载的LSTM.pptx文件； 2.在office中设置，保证可导出高分辨率图片，可参考https://blog.csdn.net/mbtt00/article/details/122343259，建议用注册表修改，然后导出tiff图片； 3.将导出的tiff图片直接复制到word中，即可完成高分辨率图片的方式

Python基于LSTM模型实现预测股市源代码+模型+数据集

NumpyDL：Numpy深度学习库 内容描述 NumpyDL是： 基于纯Numpy / Python 对于DL教育 特征 其主要特点是： 纯洁的脾气暴躁 原生于Python 基本支持自动区分 提供了常用的模型：MLP，RNN，LSTM和CNN 几个AI任务的示例 对于玩具聊天机器人应用 文献资料 可用的在线文档： 最新文件 开发文档 稳定文档 可用的离线PDF： 最新PDF 安装 使用pip安装NumpyDL： $ > pip install npdl 从源代码安装： $ > python setup.py install 例子 NumpyDL提供了一些AI任务示例： 句子分类 示例/lstm_sentence_classification.py中的LSTM 例子中的CNN / cnn_sentence_classification.py mnist手写识

基于贝叶斯优化长短期记忆网络(bayes-LSTM)的时间序列预测，matlab代码，要求2019及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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