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论文“基于LSTM-RPA音乐流行趋势预测研究”的代码

Primary LanguagePythonApache License 2.0Apache-2.0

LSTM-RPA

论文《基于LSTM-RPA音乐流行趋势预测研究》代码,中文引用请参照知网相关格式。

Paper LSTM-RPA: A Simple but Effective Long Sequence Prediction Algorithm for Music Popularity Prediction code.Please refer to the relevant format for English quotation

请准守开源协议使用代码

主要** Main ideas

针对LSTM在音乐长趋势预测中历史信息衰减的问题,提出改进的LSTM滚动预测模型,该模型在预测阶段将前一次输入与当前预测结果相结合,使得历史信息可以沿预测趋势方向流动,从而缓解模型在长趋势预测中的历史信息衰减。 RPA算法

数据集

比赛链接

冠亚军答辩视频及PPT 密码 aqyw

原帖

数据集

注:初赛分A,B阶段,A阶段是500万数据,B阶段是2000万数据,复赛是平台赛,约2亿左右的数据,无法下载。

实验

实验环境

  1. tensorflow=1.14.0
  2. keras=2.4.3
  3. modin=0.6.0 无需GPU

预测图

WX20211116-220624.png

单特征实验

WX20211116-215133.png

多特征实验

WX20211116-215610.png