基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测 完整代码：基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89114989 效果图 结果分...
2024年MathorCup数学建模C题物流网络分拣中心货量预测及人员排班解题文档与程序
2024年第十四届MathorCup高校数学建模挑战赛 C题 物流网络分拣中心货量预测及人员排班 原题再现： 电商物流网络在订单履约中由多个环节组成，图1是一个简化的物流网络示意图。其中，分拣中心作为网络的中间环节，需要将包按照不同流向进行分拣并发往下一个场地，最终使包裹到达消费者手中。分拣中心管理效率的提升，对整体网络的履约效率和运作成本起着十分重要的作用。 分拣中心的货量预测是电商物流网...
【MATLAB源码-第184期】基于matlab的FNN预测人民币美元汇率 输出预测图误差图RMSE R2 MAE MBE等指标
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是最简单也是应用最广泛的人工神经网络之一。在许多领域，尤其是数据预测方面，FNN已经展现出了卓越的性能和强大的适应性。 一、FNN基本结构与原理 前馈神经网络的基本结构包括输入层、一个或多个隐藏层和输出层。每层包含若干个神经元，每个神经元与下一层的每个神经元都有连接。网络中...
改进YOLO系列 | EfficientViT：用于高分辨率密集预测的多尺度线性注意力 | ICCV 2023
高分辨率密集预测使许多吸引人的现实世界应用成为可能，例如计算摄影、自动驾驶等。然而，庞大的计算成本使得在硬件设备上部署最先进的高分辨率密集预测模型变得困难。本文介绍了EfficientViT，一种新的高分辨率视觉模型系列，具有新颖的多尺度线性注意力。与依赖于重型 softmax 注意力、硬件效率低下的大核卷积或复杂的拓扑结构以获得良好性能的先前高分辨率密集预测模型不同，我们的多尺度线性注意力仅通过轻...
基于双向长短期神经网络的碳排放量预测，基于bilstm的碳排放量预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络的碳排放量预测，基于bilstm的碳排放量预测 完整代码： Bilstm双向神经网络碳排放量预测.zip资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89087117 效果图 结果分析 展望 参考论文 背影 基于双向长短期神经网络...
使用注意力机制的 LSTM 彻底改变时间序列预测
目录 一、说明二、LSTM 和注意力机制简介三、为什么要将 LSTM 与时间序列注意力相结合？四、模型架构训练与评估 五、验证六、计算指标七、结论 一、说明 在时间序列预测领域，对更准确、更高效的模型的追求始终存在。深度学习的应用为该领域的重大进步铺平了道路，其中，长短期记忆 （LSTM） 网络与注意力机制的集成尤其具有革命性。本文深入探讨了一个实际案例研究：使用这种复杂的架构预测 Apple...
基于PSO优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
ogress', ... 'Verbose', false); %训练Net = trainNetwork(Nsp_train2, NTsp_train, layers, options); %数据预测Dpre1 = predict(Net, Nsp_train2);Dpre2 = predict(Net, Nsp_test2); %归一化还原T_sim1=Dpre1*Vmax2;T_sim...
时空序列预测模型—PredRNN(Pytorch)
代码分为3文件： PredRNN_Cell.py #细胞单元 PredRNN_Model.py #细胞单元堆叠而成的主干模型 PredRNN_Main_Seq2seq_test.py #用于外推的Seq2seq 编码解码 # PredRNN_Cellimport torch.nn as nnfrom torch.autograd import Variableimport torch####...
【MATLAB源码-第170期】基于matlab的BP神经网络股票价格预测GUI界面附带详细文档说明。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 基于BP神经网络的股票价格预测是一种利用人工神经网络中的反向传播（Backpropagation，简称BP）算法来预测股票市场价格变化的技术。这种方法通过模拟人脑的处理方式，尝试捕捉股票市场中的复杂非线性关系，以实现对未来股价的预测。本文将详细介绍BP神经网络的基本原理、股票价格预测的具体实施步骤，以及这种方法的优势与挑战。 1. BP神经网络基础 ...
kaggle竞赛（房价预测）（Pytorch 06）
t(test_data.shape) # (1460, 81)# (1459, 80) 我们可以看到，在每个样本中，第一个特征是ID，这有助于模型识别每个训练样本。虽然这很方便，但它不 携带任何用于预测的信息。因此，在将数据提供给模型之前，我们将其从数据集中删除。 all_features = pd.concat((train_data.iloc[:, 1:-1], test_data.iloc[:...