TensorFlow 时间序列分析教程 📊

TensorFlow 是实现时间序列预测的强大工具，适用于股票价格、天气数据、传感器信号等场景。以下是入门指南：

核心概念 📌

• 时间序列数据：按时间顺序排列的数据点（如 Daily_Temperature）
• 模型类型：LSTM、GRU、CNN-LSTM 等神经网络结构
• 训练流程：数据预处理 → 模型构建 → 训练 → 评估 → 预测

实战教程 🧠

1. 数据准备
   使用 pandas 加载数据（如 Air_Quality_Data）并划分训练集/测试集

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('data.csv')
   train_data = data[:int(0.8*len(data))]
   test_data = data[int(0.8*len(data)):]
   

2. 模型构建
   示例代码：

   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1], 1)),
       tf.keras.layers.LSTM(50),
       tf.keras.layers.Dense(1)
   ])
   

3. 训练与预测
   执行训练后，使用 model.predict() 进行未来值预测

   

扩展阅读 📚

• TensorFlow 入门指南
• 时间序列分析进阶技巧
• Python 数据处理最佳实践