1、只需要通过修改数据路径和模型类型的的形参就能够完成各种回归任务:包括多元,单元,时间序列等。并且生成预测图和模型实验对比图,模型指标图。 2、其中的可以选取的模型,包括RNN、TCN和Transformer等。通过调整输入特征和输出特征,并选择合适的模型进行训练和测试,可以得到各种可视化结果。 3、视频还介绍了一些常见的模...
在这个场景下,我们看到MATLAB正在执行某种时间序列预测任务,可能是使用了像KAN这样的方法结合Transformer或其他深度学习模型(如LSTM、GRU、TCN等)来进行预测。这种设置通常用于电力系统、交通流、化学工程等领域中的预测任务,如功率预测、负荷预测、流量预测、浓度预测等。 虽然您提到希望得到Python代码,尤其是使用PyTorch库...
2.2 LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN 这些模型是KAN网络与其他流行神经网络(如LSTM、BiLSTM、GRU、TCN、Transformer)的组合。它们结合了KAN网络的灵活性和其他网络在时间序列处理上的优势,以提高预测的准确性和鲁棒性。 LSTM-KAN:结合LSTM网络的长短期记忆能力和KAN网络的灵活激活函数。 BiL...
各种回归任务的RNN+TCN+transformer模型代码实战和实验结果可视化 1、只需要通过修改数据路径和模型类型的的形参就能够完成各种回归任务:包括多元,单元,时间序列等。并且生成预测图和模型实验对比图,模型指标图。 2、其中的可以选取的模型,包括RNN、TCN和Transformer等。通过调整输入特征和输出特征,并选择合适的模型进行训练...
基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN的共享单车租赁预测研究 1. 引言 随着城市化进程的加快和共享经济的兴起,共享单车已成为城市交通的重要组成部分。准确预测共享单车租赁数量对于优化资源配置、提高运营效率、满足用户需求具有重要意义。本文旨在利用LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN...
基于PyTorch的完整代码示例,实现了KAN(Kernel Attention Network)与Transformer、LSTM、BiGRU、GRU和TCN结合的时间序列预测模型。代码中包含了数据读取、模型构建、训练、验证和评估等关键步骤,并且提供了多种评估指标和可视化结果。 1. 导入库 python深色版本