IoTデータから LSTMで時系列予測を出力する。keras+ tensorflow版

■ 概要


機械学習の関連となります。
RNN (Recurrent-Neural-Network)を使用した時系列の数値予測機能を追加する予定でしたが、
学習データ件数が多い場合は、オーバーフローするらしいので。
RNNの派生らしき LSTM (Long Short Term Memory networks)を使用しました。

■ 参考のページ様

LSTMネットワークの概要
https://qiita.com/KojiOhki/items/89cd7b69a8a6239d67ca

Understanding LSTM Networks
http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

深層学習ライブラリKerasでRNNを使ってsin波予測
https://qiita.com/yukiB/items/5d5b202af86e3c587843

Kerasで時系列データ予測 part3 再帰型ニューラルネットワーク
https://www.youtube.com/watch?v=2pK_HIq80Lc

■ 環境, win7


python 3.5
keras
tensorflow 1.4

■ 免責事項 / 注記


内容について動作確認しておりますが、
利用者様の環境で正常動作しない可能性もあります。
動作保証は対応しません。
参考または、開発アイデア等に活用して頂ければと思います。

コメントについては確認させて頂きますが。
内容によって回答できない場合があります。

■ 続きの内容


コード説明
github へのリンク
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その他

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