PyTorch LSTM 时间序列多时间步预测
简介
本仓库提供了一个使用 PyTorch 实现的 LSTM（长短期记忆网络）模型，用于时间序列的多时间步预测。该模型通过 LSTM 网络对时间序列数据进行处理，并预测未来的时间步。每次预测一个时间步，并将该时间步作为输入，继续进行后续的预测。
资源文件描述
该资源文件包含了一个完整的 PyTorch 项目，用于实现时间序列的多时间步预测。项目中包含了数据预处理、模型构建、训练、预测等步骤的代码。通过该资源文件，您可以快速上手并理解如何使用 LSTM 进行时间序列预测。
主要功能
- 数据预处理：对时间序列数据进行归一化处理，并将其转换为适合 LSTM 输入的格式。
- 模型构建：构建一个 LSTM 模型，用于处理时间序列数据。
- 训练：使用训练数据对模型进行训练，并保存训练好的模型。
- 预测：使用训练好的模型对未来的时间步进行预测，并将预测结果可视化。
使用方法
- 克隆仓库：将本仓库克隆到本地。
- 安装依赖：确保您已经安装了 PyTorch 和其他必要的依赖库。
- 运行代码：按照代码中的说明，运行数据预处理、模型训练和预测的代码。
- 查看结果：通过可视化工具查看预测结果，并分析模型的性能。
注意事项
- 本项目假设您已经对 PyTorch 和 LSTM 有一定的了解。
- 在实际应用中，您可能需要根据具体的时间序列数据调整模型的参数和结构。
贡献
如果您有任何改进建议或发现了问题，欢迎提交 Issue 或 Pull Request。我们非常欢迎您的贡献！
许可证
本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。