《表1 重要参数设置值:深度学习法在收入预测问题中的应用》
为了测试本文基于长短时记忆网络LSTM的收入预测效果,在Windows10操作系统、Bios1.1.3、处理器i5-6200U [email protected]~2.4GHz、内存12GB的笔记本上,以及Anaconda3.0、Jupyter Notebook开发环境、Python3.6.3、keras2.3.1、tensorflow2.0.0下进行电信收入的时间序列预测实验。所有数据经过预处理后成标准化形式,优化方法为Adam方法,重要参数设置值如表1所示。
图表编号 | XD00193781300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.11.15 |
作者 | 顾强 |
绘制单位 | 中国移动通信集团江苏有限公司 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |