第一个文件:CNN_GRU表格,装载的是CNN_GRU.py预测的测试集结果 第二个文件:CNN_GRU.py 第三个文件是数据,data15表格装载的是美国交通流量数据 第四个文件:GRU表格,转载的是GRU.py预测的测试集结果和测试集真实值 第五个文件:GRU.py 第六个文件:LSTM表格,转载的是LSTM.py预测的测试集结果和测试集真实值 第...
LSTM_transform15.3704% 0.1015% 11.5046% 数据集的介绍可以关注:创新模型LSTM+Transformer交通流量预测(Python代码,GRU/LSTM/CNN_LSTM作为对比模型,多特征输入,单标签输出,可以替换为其它时序数据集)-CSDN博客 文件夹介绍 编辑 1.datasets文件夹(存放原始数据,被代码调用。user_info是后台保存用户名和密码的文件,用...
advanced hybrid lstm-transformer architecture for real-time multi-task prediction in engineering systems:提出了一种新颖的 lstm-transformer 混合架构用于多任务实时预测。该模型结合了 lstm 和 transformer 的核心优势,利用在线学习动态适应可变操作条件并持续吸收新数据,同时借助知识蒸馏技术将大型预训练网络的洞察力转...
交通流参数预测的模型驱动方法主要以动态交通流仿真模型为代表,如DynaMIT-P,DynaSmart-X,Visum-online ...
python基于图卷积神经网络GCN-LSTM循环神经网络-SAEs、RNN的交通流量预测目标检测、语义分割、、Re-ID、医学图像分割、目标跟踪、人脸识别、数据增广、人脸检测、显著性目标检测、自动驾驶、人群密度估计、3D目标检测、CNN、AutoML、图像分割、SLAM、实例分割、人体姿态估计
1.Matlab实现LightGBM+BO-Transformer-LSTM多变量回归预测,LightGBM+BO-Transformer-LSTM/LightGBM+Bayes-Transformer-LSTM(程序可以作为一区级论文代码支撑,目前尚未发表); 2.LightGBM用于提取数据关键特征后输入BO-Transformer-LSTM模型之中,贝叶斯优化参数为:学习率,LSTM隐含层节点,正则化参数,运行环境为Matlab2023b及以上...
结合LSTM的强化学习模型能够更好地处理具有复杂状态转移的任务,如自动游戏玩法、机器人导航等。 与图神经网络结合: 在处理图数据时,LSTM与GNN的结合可以带来创新。例如,在交通流量预测中,GNN可以用来捕捉路网的空间结构,而LSTM可以处理时间维度上的交通流量变化。 与生成对抗网络结合: 将LSTM与GAN结合,尤其是在序列...
LSTM+Transformer模型交通流量预测(https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZWcmZ9s) 1786 -- 2:42 App 内行才知道-时序预测是怎么一回事(一) 3433 26 2:22:04 App 【LSTM原理解读+代码实战】完整版教程含源码资料,5个小时即可搞懂!基础、项目实战通通一站式搞定!—LSTM、时间序列预测、神经网络、人工智能、深度学...
机器翻译也是一个序列到序列的生成式任务,在transformer之前,lstm很适合来做这类任务。 (3)文本分类等自然语言处理任务 因为lstm可以很好的捕捉语言序列的特征,所以lstm也可以做很多自然语言处理相关的任务,如文本分类。因为机器翻译实在是太经典了,所以单独列出来了。 (4)cnn + lstm 用lstm结合cnn做时空预测模型,如...
时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较 - 知乎 (zhihu.com)风速预测(一)数据集介绍和预处理 - 知乎 (zhihu.com)风速预测(二)基于Pytorch的EMD-LSTM模型 - 知乎 (zhihu.com)风速预测(三)EMD-LSTM-Attention模型 - 知乎 (zhihu.com)风速预测(四)基于Pytorch的EMD-Transformer模型 -...