LSTM 썸네일형 리스트형 LSTM - 시계열 데이터 예측, 테스트 데이터 너머로.. AMPds2 Dataset df['date'] = pd.to_datetime(df['unix_ts'], unit='s', utc=True)df = df[['date', 'P']]start_date = pd.to_datetime('2012-04-01 07:00:00+00:00')# 1년 뒤 날짜end_date = start_date + pd.DateOffset(years=1)# 해당 기간 동안의 데이터 필터링df = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] 원하는 형식으로 Formatting EDA800이 넘어가는 이상치가 존재함을 확인. 그 수가 8개로 적기에, 제거하는 방식 선택 date가 끊기는 부분이 없으며, 결측치 또한 없음을 확인. MinMaxScaler( .. 더보기 LSTM 예측 - BEMS 시계열 데이터 RNN, LSTM, GRU, Transformer Model에 대해 살펴보고, LSTM과 GRU를 통해 주가 데이터 예측을 진행해 보았다.이제 BEMS(Building Energy Management System)의 실제 Data set에 적용해보자. 시드 고정 및 GPU장비 설정import osimport random# 시드 값 고정seed = 42# Python 내장 해시 함수의 시드를 고정하여 재현성을 확보 (Python 3.3 이상에서만 적용)os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)random.seed(seed) # Python의 random 모듈np.random.seed(seed )# NumPy의 난수 생성기torch.manual_seed(seed) # PyTor.. 더보기 RNN, LSTM, GRU, Transformer model RNN이 무엇인지, 관련 모델들이 어떻게 진화해왔는지에 대해 알아보도록 하자.*본 글에서 수식은 다루지 않습니다. RNN(1986) -> LSTM(1997) -> GRU(2014) -> Transformer model(2017) RNN이란?Recurrent Neural network의 약자로, 순환 신경망이라고도 한다.Nueral network의 주요 아키텍쳐 중 하나이며, 이외로는 CNN, GNN 등이 있다.시계열 데이터나 순차 데이터를 처리하는 데 특화된 신경망 구조이다. 입력 계층 : 처리할 정보를 수신출력 계층 : 결과를 제공은닉 계층 : 데이터 처리, 분석 및 예측위의 3계층으로 보통 구성된다. Recurrent에서 생각해 볼 수 있듯이, RNN모델은 은닉층의 노드에서 나온 결괏값을 출력층으로.. 더보기 이전 1 다음
