בויען אַ נעוראַל נעץ מאָדעל וואָס איז ביכולת צו פאָרויסזאָגן די צוקונפֿט לאַגער פּרייַז באזירט אויף היסטארישע לאַגער פּרייַז דאַטן.
צו בויען אַ נעוראַל נעץ מאָדעל וואָס קענען פאָרויסזאָגן צוקונפֿט לאַגער פּרייסאַז באזירט אויף היסטארישע דאַטן, איר דאַרפֿן צו נאָכפאָלגן עטלעכע סטעפּס: 1. קלייַבן און פּריפּראָסעסס דיין דאַטן: היסטארישע לאַגער דאַטן דאָ, צייט-סעריע אַנאַליסיס טעקניקס וועט אַרבעטן געזונט צו פּריפּראָסעסס די דאַטן. דאַטן. א ביישפּיל פון דאַטן פּרעפּראָסעססינג קען זיין דאַטן נאָרמאַליזיישאַן, ווו די דאַטן זענען פארוואנדלען צו האָבן נול מיטל און אַפּאַראַט וועריאַנס 2. דעפינירן דיין מאָדעל: עס זענען עטלעכע טייפּס פון נעוראַל נעטוואָרקס וואָס אַרבעט געזונט מיט צייט-סעריע דאַטן. פֿאַר לאַגער פאָרויסזאָגן, אַ פאָלקס צוגאַנג איז צו נוצן ריקעראַנט נעוראַל נעטוואָרקס (RNN) אָדער לאנג קורץ-טערמין זכּרון (LSTM) מאָדעלס. דאָ איז אַ ביישפּיל פון ווי צו דעפינירן אַ פּשוט LSTM מאָדעל: ``` פּיטהאָן פֿון tensorflow.keras.models ימפּאָרט סאַקווענטשאַל פֿון tensorflow.keras.layers אַרייַנפיר LSTM, דענס # באַשטעטיק די סיקוואַנס לענג seq_length = 6 # בויען די מאָדעל מאָדעל = סאַקווענטשאַל () model.add(LSTM(50, input_shape=(seq_length, 1))) model.add(דענסע(1)) # צונויפנעמען די מאָדעל model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') `` ` 3. באַן דיין מאָדעל: איצט אַז איר האָבן דיין דאַטן און דיפיינד דיין מאָדעל, עס איז צייט צו באַן עס. איר וועט האָבן צו שפּאַלטן דיין דאַטן אין טריינינג און פּרובירן שטעלט און דערנאָך נוצן די טריינינג שטעלן צו באַן דיין מאָדעל. דאָ איז אַ ביישפּיל פון ווי צו צוגרייטן דאַטן און באַן די מאָדעל: ``` פּיטהאָן אַרייַנפיר נאַמפּי ווי np # ימפּאָרט די דאַטן דאַטן = [20, 19.5, 23, 22.5, 25, 24.5] # וואָג די דאַטן דאַטן = np.array (דאַטאַ). רעשאַפּע (-1, 1) דאַטן = (דאַטאַ - דאַטאַ.מין ()) / (דאַטאַ.מאַקס () - דאַטאַ.מין ()) # צוגרייטן דאַטן פֿאַר די מאָדעל X = [] י = [] פֿאַר איך אין קייט (סעק_לענגטה, לענ (דאַטן)): X.append(דאַטאַ [איך - סעק_לענגט: איך, 0]) י.אַפּענד(דאַטאַ[איך, 0]) X = np.array(X) y = np .array(y) X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1)) # באַן די מאָדעל מאָדעל.פיט(X, y, epoches=100, batch_size=10 ) ``` 4. מאַכן דיין פֿאָרויסזאָגן: נאָך טריינינג די מאָדעל, איר קענען איצט נוצן עס צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן וועגן די צוקונפֿט לאַגער פּרייסיז. דאָ איז אַ ביישפּיל פון ווי צו נוצן די טריינד מאָדעל צו מאַכן אַ פּראָגנאָז: ``` פּיטהאָן # פאָרויסזאָגן די ווייַטער ווערט