基于PF-LSTM网络的高效网络流量预测方法
In order to solve this problem, this paper developed a network traffic prediction model based on the LSTM recurrent neural network. Firstly, it improved resampling process of PF with distance comparison and optimized combination strategy. Then, it built a PF-LSTM network model...
2 机器学习和深度学习方面 卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态...
在循环神经网络(RNN)中,特别是在长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)中,门控机制用于调节信息在时间序列数据中的流动。 2. 门控聚合的目的 在FocalNets中,门控聚合的目的是为每个查询令牌(即处理中的数据单元)选择性地聚合上下文信息。这意味着网络能够决定哪些特定的上下文信息对于当前处理的查询令牌是重要...
新算法-基于Transformer-LSTM-Adaboost的多输入单输出回归预测模型【MATLAB】 479 0 00:13 App (NT J MECH)SCI期刊Primitive互穿晶格点阵结构Matlab建模。方便后续基于渐进均匀化进行多尺度优化(尺度1内外点阵比重、尺寸2宏观密度) 1.5万 20 22:43:59 App 冒死上传!花12800买来的【MATLAB论文复现】教程,花费15...
二、PyTorch主要组成模块1. 深度学习的步骤1)数据预处理:通过专门的数据加载,通过批训练提高模型表现,每次训练读取固定数量的样本输入到模型中进行训练2)深度神经网络搭建:逐层搭建,实现特定功能的层(如卷积层、池化层、批正则化层、LSTM层等)3)损失函数和优化器的设定:保证反向传播能够在用户定义的模型结构上实现4...
Above is the network structures for PF-LSTM and PF-GRU. In PF-RNNs, we maintain a set of latent particles and update them using particle filter algorithm. In our implementation, PF-LSTM and PF-GRU update particles in a parallel manner which benefit from the GPU acceleration. Install require...
AM2326N-T1-PF-VB是一款采用SOT23封装的N-Channel沟道增强型MOSFET(金属氧化物半导体场效应晶体管)。它具有低导通电阻(RDS(on))的特点,在VGS为4.5V时仅为24mΩ,并且能够在较宽的温度范围内工作(-55°C至150°C)。该器件设计用于便携式设备中的负载开关及DC/DC转换器等应用。 # 特性 - 无卤素:根据IEC 612...
基于LSTM-ES-RVM的滚动轴承剩余寿命预测方法 热度: 基 于 R V M - P F 的 卫 星 关 键 部 件 寿 命 预 测 国 防 科 学 技 术 大 学 研 究 生 院 LifePredictionofSatelliteKeyComponents basedonRVM-PF Candidate:HaoXudong Advisor:AssistantProf.JinGuang ...
机器学习大作业项目,涉及LSTM和transformer的实战训练。.zip 2025-03-14 13:32:13 积分:1 服务器架构的机器学习钓鱼网站检测.zip 2025-03-14 13:22:06 积分:1 python鸢尾花数据基于sklearn使用不同的机器学习分类器,.zip 2025-03-14 13:06:25 积分:1 ...