然后看看 LSTM 得到的结果,F1 值比原来高了一点点 0.9901,看到这会觉得其实跟原来 1 的结果好像差别不大,实际上差别还是非常明显的。因为原来 AUC 是0.5,它没有预测能力,而现在有预测能力是 0.8677,因此 AUC 这个值相对来说合理一点点。 然后我们把这个 AUC 给绘制出来,AUC 的取值本身是 ROC 的一个面积。
Pytorch LSTM_GCN_IE P1 火车票识别项目介绍 从本节开始,我将带大家完成一个深度学习项目:用图卷积神经网络(GCN),实现一个「火车票文字信息提取」的项目,由于火车票上每个节点文字不是等长的,所以还需要添加一个前置的 LSTM 来提取句子特征。 课前说明 1、这是一个收费课程,如果是在公开平台上可能只是试看,完整...
本发明揭示了一种基于LSTM‑GCN的臭氧预测方法,包括如下步骤,通过长短期记忆网络LSTM得到观测点的隐状态,将每个观测点的隐状态构造成图,作为图卷积神经网络GCN的输入,得到所有观测点加权后的隐状态,最后通过线性网络得出预测结果。本发明的方法结合了邻居观测点来辅助目标观测点预测臭氧数据。LSTM网络能起到很好的时序...
《基于GCN-LSTM的空气质量预测系统的设计与实现》 一、引言 随着城市化进程的加快和工业化的深度发展,空气质量问题日益严重,成为了全球关注的焦点。因此,准确预测空气质量,对环境保护、健康管理和城市规划具有重要意义。近年来,深度学习技术得到了广泛的应用,特别是在时间序列预测方面。本文提出了一种基于图卷积神经网络...
GCN(图卷积神经网络)是一种用于处理图结构数据的神经网络。在空气质量预测中,GCN可以用于捕捉不同地区空气质量之间的空间相关性。通过在图上应用卷积操作,GCN可以提取出空间特征,从而提高预测精度。 2. LSTM原理 LSTM(长短期记忆网络)是一种用于处理时间序列数据的神经网络。在空气质量预测中,LSTM可以用于捕捉历史空气...
本系统采用基于GCN-LSTM的混合模型架构,以实现对空气质量的精准预测。系统架构主要包括数据预处理模块、GCN模块、LSTM模块和预测输出模块。其中,数据预处理模块负责对原始数据进行清洗、格式化和特征提取;GCN模块用于捕捉空间关系,提取环境因素的空间特征;LSTM模块则用于捕捉时间依赖关系,提取时间序列特征;预测输出模块则根据...
基于SARIMAGCNLSTM的高速公路车流量预测研究摘要高速公路车流量预测是一个复杂的时空序列预测问题。随着智能交通系统的不断发展,提高预测准确率对于交通管理道路安全和运输效率至关重要。本文提出了一种基于SARIMA图卷积神经网络GCN和
任务1 Lecture-RNN,LSTM,梯度问题-1 45:50 任务2 Lecture-RNN,LSTM,梯度问题-2 44:12 任务3 Lecture-RNN,LSTM,梯度问题-3 48:26 任务4 Lecture-RNN,LSTM,梯度问题-4 50:22 任务5 第八篇论文LSTM-A Search Space Odyssey-1 37:12 任务6 第八篇论文LSTM-A Search Space Odyssey-2 44:42 任务7 Revi...
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
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