到店时间预测 lstm

2024-11-06

用 LSTM 做时间序列预测的一个小例子（转自简书）

问题:航班乘客预测数据:1949 到 1960 一共 12 年,每年 12 个月的数据,一共 144 个数据,单位是 1000 下载地址目标:预测国际航班未来 1 个月的乘客数 import numpy import matplotlib.pyplot as plt from pandas import read_csv import math from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from ke

angular1时间控件之时间比较大小，比如入住日期和离店日期，入住不能晚于离店时间

功能可能是大家有时遇到的,不过angluar1现在用的人很少了,希望帮上和我一样掉坑里的朋友吧,之前自己也在网上找过几乎没找到angluar1和我代码需求一样的控件,没办法自己造了,看代码图就差不多这样,但是还是有个bug就是可能还是存在入住时间大于离店时间,如下图所示所以需要在提交的时候再次拦截下,我是这样做的好了这样就可以杜绝出现入住时间大于离店时间了,有更好解决方法的可以留言说下,期待更好的方案

网络流量预测入门（三）之LSTM预测网络流量

目录网络流量预测入门(三)之LSTM预测网络流量数据集介绍预测流程数据集准备 SVR预测 LSTM 预测优化点网络流量预测入门(三)之LSTM预测网络流量在上篇博客LSTM机器学习生成音乐中,介绍了如何使用LSTM生成音乐,而在上上篇网络流量预测入门(二)之LSTM介绍中,介绍了LSTM的基本原理在这篇博客中,将介绍如何使用SVR和LSTM对网络流量进行预测. LSTM介绍:网络流量预测入门(二)之LSTM介绍.LSTM机器学习生成音乐 An Introduction to Su

用python做时间序列预测一：初识概念

利用时间序列预测方法,我们可以基于历史的情况来预测未来的情况.比如共享单车每日租车数,食堂每日就餐人数等等,都是基于各自历史的情况来预测的. 什么是时间序列? 时间序列,是指同一个变量在连续且固定的时间间隔上的各个数据点的集合,比如每5分钟记录的收费口车流量,或者每年记录的药物销量都是时间序列. 时间序列的类型根据时间间隔的不同,时间序列可以是按年度(Annual).季度.月度.周.小时.分钟.秒等频率采集的序列. 时间序列的成分趋势(Trend),比如长期上涨或长期下跌. 季节性(Seas

keras LSTM学习实例

1. 购物时间预测 http://www.cnblogs.com/arkenstone/p/5794063.html https://github.com/CasiaFan/time_seires_prediction_using_lstm 2. 简单实例 #!/usr/bin/env python # coding=utf- import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dens

酒店移动端入住离店日期选择demo(转)

原作者:http://blog.csdn.net/cj14227/article/details/65629737 效果图: demo 代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="format-detection" content="telephone=no"&

O准备如何苟进复赛圈？华为软挑开挂指南（附赛题预测）

事先声明,这不是华为软挑的软广,我也不是海军. 这篇文章纯粹是心血来潮,原因是去年上传到github的参赛代码,前几天又有两个人star和fork了. 记得star热潮还是去年4月复赛刚结束的那几天,厚着脸皮在八大赛区的群里发消息求关注,之后就陷入了无限吃灰期.结果,我的开源代码在前几天突然又被挖出来了. 看了下时间,我想大概是有同学在准备今年的比赛,尝试研究去年的题目和开源代码.说实话,即使你愿意花很长时间来准备,效果也有限. 因为看往年的题目很容易陷进去,等到真正比赛发现意义不大.另外,很少

蛋白质组DIA深度学习之谱图预测

目录 1. 简介 2. 近几年发表的主要工具 1.DeepRT 2.Prosit 3. DIANN 4.DeepDIA 1. 简介基于串联质谱的蛋白质组学大部分是依赖于数据库(database search)的bottom-up策略研究.也就是实际谱图和理论谱图进行匹配打分,从而实现肽段和蛋白的鉴定和定量.如果是DDA的数据,因为一张二级谱是一条肽段,直接将数据库理论酶切碎裂后的理论谱和实际谱图匹配即可.但如果是DIA的数据,因为二级谱是混合谱,即来源于很多肽段,而且碎片离子还会受到未碎裂的母

【转】【公司调查】车来了APP

http://blog.sina.com.cn/s/blog_83b10acc0102vk7k.html [APP简介] "车来了"是武汉元光科技有限公司开发的一款查询公交车实时位置的手机软件.不仅能提供公交车的到站距离.预计到站时间,还能显示整条线路的实时通行状况,让人们不再盲目等待,有效缓解人们候车的不安全感,同时改变用户出行方式.它的前身,是2012年在武汉开始爆红的“智能公交”. [创始人] 邵凌霜,武汉元光科技有限公司创始人,也是“车来了”APP的创始人.2010年1月8

Recording︱有价值的各类AI、机器学习比赛心得、经验抄录

今年kaggle华人优胜团队很多,所以经验.心得不少,都是干货慢慢收集. 一.[干货]Kaggle 数据挖掘比赛经验分享 github:https://github.com/ChenglongChen/Kaggle_HomeDepot 1.了解数据分布 ◆ 分析特征变量的分布 ◇ 特征变量为连续值:如果为长尾分布并且考虑使用线性模型,可以对变量进行幂变换或者对数变换. ◇ 特征变量为离散值:观察每个离散值的频率分布,对于频次较低的特征,可以考虑统一编码为"其他"类别. ◆ 分析目标变量

zz深度学习在美团配送 ETA 预估中的探索与实践

深度学习在美团配送 ETA 预估中的探索与实践比前一版本有改进: 基泽周越显杰阅读数:32952019 年 4 月 20 日 1. 背景 ETA(Estimated Time of Arrival,“预计送达时间”),即用户下单后,配送人员在多长时间内将外卖送达到用户手中.送达时间预测的结果,将会以”预计送达时间”的形式,展现在用户的客户端页面上,是配送系统中非常重要的参数,直接影响了用户的下单意愿.运力调度.骑手考核,进而影响配送系统整体成本和用户体验. 对于整个配送系统而言,

GitHub 干货 | 各大数据竞赛 Top 解决方案开源汇总

AI 科技评论编者按:现在,越来越多的企业.高校以及学术组织机构通过举办各种类型的数据竞赛来「物色」数据科学领域的优秀人才,并借此激励他们为某一数据领域或应用场景找到具有突破性意义的方案,也为之后的数据研究者留下有价值的经验. Smilexuhc 在 GitHub 社区对各大数据竞赛名列前茅的解决方案进行了整理,包括纯数据竞赛.自然语言处理(NLP)领域数据赛事的 Top 解决方案.对这些赛事感兴趣的小伙伴可以一起来看一下这篇干货满满的汇总贴: 纯数据竞赛 1.2018 科大讯飞 AI 营销算法

吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记_看图就懂了！！！(理论篇)

前言目录: RNN提出的背景 - 一个问题 - 为什么不用标准神经网络 - RNN模型怎么解决这个问题 - RNN模型适用的数据特征 - RNN几种类型 RNN模型结构 - RNN block - 简化符号表示 - stacked RNN - 双向RNN - 梯度消失爆炸问题 GRU模型结构 LSTM模型结构 - LSTM背后的关键思想 - Step by Step理解LSTM 本文可以解答: RNN用来解决什么问题,什么样的数据特征适合用它来解决 RNN的缺陷是什么,LSTM,GRU是如何

吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记_没有复杂数学公式，看图就懂了！！！(理论篇)

本篇文章被Google中国社区组织人转发,评价: 条理清晰,写的很详细! 被阿里算法工程师点在看! 所以很值得一看! 前言目录: RNN提出的背景 - 一个问题 - 为什么不用标准神经网络 - RNN模型怎么解决这个问题 - RNN模型适用的数据特征 - RNN几种类型 RNN模型结构 - RNN block - 简化符号表示 - stacked RNN - 双向RNN - 梯度消失爆炸问题 GRU模型结构 LSTM模型结构 - LSTM背后的关键思想 - Step by Step理解LSTM

深度学习在美团配送ETA预估中的探索与实践

1.背景 ETA(Estimated Time of Arrival,“预计送达时间”),即用户下单后,配送人员在多长时间内将外卖送达到用户手中.送达时间预测的结果,将会以”预计送达时间”的形式,展现在用户的客户端页面上,是配送系统中非常重要的参数,直接影响了用户的下单意愿.运力调度.骑手考核,进而影响配送系统整体成本和用户体验. 对于整个配送系统而言,ETA既是配送系统的入口和全局约束,又是系统的调节中枢.具体体现在: ETA在用户下单时刻就需要被展现,这个预估时长继而会贯穿整个订单生命周期,

深度学习在高德ETA应用的探索与实践

1.导读驾车导航是数字地图的核心用户场景,用户在进行导航规划时,高德地图会提供给用户3条路线选择,由用户根据自身情况来决定按照哪条路线行驶. 同时各路线的ETA(estimated time of arrival,预估到达时间)会直接显示给用户,这是用户关心的核心点之一.用户给定起点和终点后,我们的任务是预测起终点的ETA,ETA的准确率越高,给用户带来的出行体验越好. 2.基于深度学习模型的探索和实践 2.1模型选择传统机器学习模型在ETA中,比较常用的有线性回归.RF(随机森林).GBD

TensorFlow开发者证书中文手册

经过一个月的准备,终于通过了TensorFlow的开发者认证,由于官方的中文文档较少,为了方便大家了解这个考试,同时分享自己的备考经验,让大家少踩坑,我整理并制作了这个中文手册,请大家多多指正,有任何问题和建议都可以在文末联系到我~ 同时,感谢各位大牛们期间对我的帮助和指导! ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------

洞悉Redis技术内幕：缓存，数据结构，并发，集群与算法

"为什么这个功能用不了?" 程序员:"清一下缓存" 上篇洞悉系列文章给大家详细介绍了MySQL的存储内幕:洞悉MySQL底层架构:游走在缓冲与磁盘之间.既然聊过了磁盘存储,我们今天就进一步来聊聊内存存储. 大多数并发量稍微高点的项目中都不会让请求直达MySQL这类的关系型数据库,而是中间加一道或者几道缓存,就如同操作系统中的CPU的多级缓存,以及主存那样,通过更快速的硬件去提高数据读取的效率,进而加快系统的处理速度,避免让IO成为系统的瓶颈. 而Redis作为一个成

being词典案例分析

一.调研评测: 1.软件bug: 1.输入空格分号回车之后并不给用户报错,说明他的异常处理机制有问题. 2.对于中文的很多口头语和方言,并不能给出翻译或者说,也并没有给出网络搜索后的结果. 3.添加生词过于繁琐麻烦,对于懒人来讲,这个软件就是该删的命....应该添加生词之后就直接自动添加相关的释义. 二.功能评测:1.功能多,还挺全的. 2.挑战这个功能不错,可以增加学习英语的趣味性,和积极性.但是题目形式不新颖,玩两次就没意思了. 自己体验了一下我爱说英语这个功能,可以联系口语发音,但是我认为

M-JPEG和MPEG-4的区别 M-JPEG VS MPEG

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H264源码分析（二）

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