convgru模型结构 ConvGRU模型结构是结合卷积运算与GRU机制的神经网络结构。 它能处理时空序列数据中的复杂特征与动态变化 。ConvGRU中的卷积层可提取数据的空间特征 。其门控循环单元能捕捉数据的时间序列信息 。遗忘门决定了上一时刻的信息有多少保留到当前时刻 。更新门控制新信息与旧信息的融合比例 。输入门用于...
摘要:针对于大气污染输送对PM2.5浓度预测影响的问题,本文以珠江三角洲作为研究区域,采用珠江三角洲PM2.5小时浓度数据作为研究数据,基于卷积操作和GRU模型构建了一种能够同时考虑时间依赖特征和空间特征的ConvGRU模型。并使用ConvGRU模型预测了珠海市PM2.5小时浓度,结果表明:ConvGRU模型预测PM2.5浓度和真实PM2.5浓度相关系数...
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pytorch里面那些量化的东西比较适合于用在tensorRT上面。或者你也可以把模型发给我，我来给你直接量化gru，...
对建立好的样本生成器中的批量数据进行训练,并利用Keras建立多层ConvGRU模型,获取时空相关性,将训练好的模型进行模型存储。 2.2.3 数据的预测与存储 根据2020年预测数据,建立基于预测每月海表面温度数据的预测样本生成器。随机选取预测样本数据中12个批量数据作为1步,建立样本特征集数据和标签数据,7步为1轮,进行15轮...
步骤a1:初始化模型参数,学习率衰减方式采用StepLR,优化器采用Adam,训练轮数设置为50次,开始训练Unet+ConvGRU混合模型。 步骤a2:每2轮训练在测试集上比较上一次和当前像素分类的准确率,若像素准确率提升,保存模型参数并更新再继续训练Unet+ConvGRU混合模型。 步骤四中带权重的交叉熵损失函数,其定义为: 其中 是混合模...
本发明公开了一种基于Unet+ConvGRU混合模型的车道线检测方法,用于辅助驾驶和无人驾驶。与以往采用单帧图片检测车道线方法相比,本发明考虑到车道线检测具有时序的特点,前几帧车道线的特征信息对当前车道线检测具有很大作用,这使得当前的车道线检测的信息能够融合多层次的特征结构信息,使得模型推理的信息更加丰富。在车道线...