PaddleTS 是一款基于飞桨深度学习框架的开源时序建模算法库，其具备统一的时序数据结构、全面的基础模型功能、丰富的数据处理和分析算子以及领先的深度时序算法，可以帮助开发者实现时序数据处理、分析、建模、预测全流程，在预测性维护、智慧能耗分析、价格销量预估等场景中有重要应用价值。8月9日，PaddleTS 首次发布后吸引...
结果显示,基于蜣螂算法优化的DBO-LSTM算法在预测准确性上有明显的提升,平均预测误差降低了10%以上。这表明蜣螂算法的引入对LSTM算法的优化效果是显著的。 总之,基于蜣螂算法优化的长短时记忆DBO-LSTM算法在风电数据预测中具有较好的应用前景。通过对算法流程的详细介绍和前后对比分析,我们可以看到其在提高预测准确性和稳...
本文介绍如何使用Matlab实现一种2024年新算法，即CPO-LSTM，这是一个冠豪猪优化的长短期记忆神经网络，用于时间序列预测。此方法在预测准确性方面有着显著提升。实现过程需要运行环境Matlab2021b，数据集为Excel格式，包含多个特征，预测单一变量，为多变量回归预测。主要程序文件名为main.m，直接运行即可完成...
fareise 微信公众号“圆圆的算法笔记”,分享算法知识和世间万物学习记录 时序表示学习新方法基于相似度的表示学习 | 时间序列表示学习新方法,基于相似度的表示学习,多项任务取得SOTA～#机器学习#人工智能#算法 发布于 2023-12-16 20:49・IP 属地北京
北京邮电大学与EVOL创新团队和ACG工业算法组针对时序动作分割任务共同提出了基于query新架构的模型ASQuery。ASQuery包含了动作及边界两种query,利用动作query将原先的帧维度分类过程转化为query与视频帧的相似度计算过程,提高了分类精度;利用边界query预测动作的边界,进一步平滑了原先的预测结果,大大缓解了过分割现象。论文AS...
1.Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆神经网络时间序列预测(完整源码和数据) 2.运行环境为Matlab2021b; 3.excel数据集,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测预测,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MAE、 MBE、MAPE、 RMSE多指标评价; ...
主程序main.m只需运行即可，输出结果涵盖了R2、MAE、MBE、MAPE和RMSE等多种评估指标，以衡量预测精度。代码设计亮点在于参数化编程，用户可以方便地调整参数以适应不同场景。代码结构清晰，注释详尽，便于理解和二次开发。获取完整代码的方式是通过个人咨询，但请注意，单次咨询仅限获取一份代码，且文章中...
灵活的预测范围:Time-MoE支持任意长度的输入和输出范围,能够处理从短期到长期的各种时序预测任务,实现了真正的全域时序预测。 全球最大规模的开源时序数据集:团队开发了Time-300B数据集,涵盖9个领域的超过3000亿个时间点,为模型提供了丰富的多领域训练数据,确保其在多种任务中的卓越泛化能力。
分布式空频编码协同通信系统中基于导频转发新时序的信道估计算法
时序电路测试生成新算法研究 维普资讯 http://www.cqvip.com