LSTM与XGBoost融合,提升预测精准度。,本视频由柳岸寻来一缕烟提供,0次播放,好看视频是由百度团队打造的集内涵和颜值于一身的专业短视频聚合平台
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(None, X_train.shape[1]))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32) 3. XGBoost模型训练接下来,我们将使用XGBoost库构建XGBoost模型,并进行模型...
LSTM.py是LSTM预测模型 version.py是查看自己本地目前库的版本 4.效果 4.1.五个传统机器学习模型(线性回归模型 、XGBoost模型 、决策树回归模型 、随机森林回归模型 、梯度提升回归模型) 一个样本的特征:风速;风向;气压;空气温度;样本对应的标签:系统发电功率。 训练集与测试集比例:4:1。也就是前6608行数据为训...
2020 文章编号:1000-3673(2020)02-0614-07 中图分类号:TM 715 文献标志码:A 学科代码:470·40 基于 LSTM 与 XGBoost 组合模型的 超短期电力负荷预测 陈振宇1,2 ,刘金波 3 ,李晨 4 ,季晓慧 4 ,李大鹏 1 ,黄运豪 1 , 狄方春1 ,高兴宇 5 ,徐立中 6 (1.电力调度自动化技术研究与系统评价北京市重点...
我们利用这些特征训练了一个轻量级的 XGBoost,以对 deepfake 和真实视频进行分类。我们在包含所有类型的 deepfake 的世界领导者数据集 (WLDR) 上评估了我们框架的性能。实验结果表明,与同类 deepfake 检测方法相比,所提出的框架具有更出色的检测性能。将我们的框架与深度学习模型候选模型 LSTM-FCN 进行性能比较,结果表明...