文章目录所解决的问题？背景所采用的方法？Model LearningMeta-Reinforcement Learningon Learned Models取得的效果？所出版信息？作者信息？参考链接 论文题目：Model-Based Reinforcement Learning via Meta-Policy Optimization所解决的问题？ 提出一种不依赖于learned dynami
学习笔记记录 文章目录学习笔记记录一、EEMD？二、EEMD的编程实现1.EMD和EEMD的对比2.工具解释总结 EEMD、VMD等类似于EMD分解方法的信号分解方法。“类EMD”方法. 我们总是希望把一个信号写成一系列的子信号的组合，然后加上一个性质不同的信号，所谓的残差信号或者剩余信号。一、EEMD？ 为什么要提出EEMD? 解决EMD方法中的模态混叠现象。说到模态混叠，顾名思义就
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2024-05-10 13:55:36
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1 概念 ARIMA模型，全称为自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于20世纪70年代初提出的一种时间序列预测方法。ARIMA模型是指在将非平稳时间序列转化为平稳时间序列过程中，将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现
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2024-05-10 09:42:02
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最近写了个EMD-LSTM的代码，记录并分享一下，跟大家一起学习~EMD——经验模态分解介绍EMD其实就是一种信号分解的方法，其能将非平稳非线性数据转化为平稳现象数据，对于挖掘数据中隐藏的时序关系具有较大的辅助作用，EMD的计算步骤如下： 1、由时序数据的局部极大值、局部极小值确定数据的上包络线和下包络线，求出均值包络线，如式(1)。2、将减去得到，为第一个固有模态函数(Inherent Mode
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2024-03-26 11:15:01
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首先说一下，我为什么要写密码学的博客，由于hyperledger fabric中加密算法和哈希算贯穿整个项目，所以在分析加密那部分的代码之前，我将简单的介绍一下密码学的内容。密码学的内容我将写以下几篇博文1.初入密码学世界2.对称加密与公钥加密3.混合加密4.认证、密钥、随机数与技术应用5.PGP6.SSL/TLS7.区块链与密码学8.椭圆曲线加密废话不多说，我们进入初入密码学世界的内容一、概述1
1 模型针对非平稳,非线性时间序列变化复杂,难以用单一智能方法进行有效预测的问题,提出一种新的基于经验模式分解和支持向量回归的混合智能预测模型.经验模式分解能将非平稳时间序列按其内在的时间特征尺度自适应地分解为多个基本模式分量,根据这些分量各自趋势变化的剧烈程度选择不同的核函数进行支持向量回归预测,对各预测分量进行加权组合,得到原始序列的准确预测值.实证研究表明对于非平稳,非线性时间序列的预测,不
原创
2021-10-16 16:20:44
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目录0.引言 1.数据说明2.实验分析2.1 DBN预测 2.2 EMD分解+DBN2.3 EMD+模拟退火+DBN0.引言 针对时间序列预测的自相关性导致
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2024-08-22 12:43:32
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类似EMD的信号分解方法用于预测前的预处理是否存在原理上问题很多学者利用种种信号分解方法来分解信号后，再进行时间序列预测，常用方法有EMD（Empirical Mode Decomposition）与 ITD (Intrinsic Time-Scale Decomposition)等。问题： 但是最近对于信号分解应用于时间序列预测的方法是否存在信息泄露问题有不同的见解,也有一些朋友遇到了类似的问题
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2023-09-27 19:48:55
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1 模型本文提出了一种经验模态分解-长短期记忆神经网络(EMD-LSTM)方法融合的风速预测模型.首先对预处理后的风速数据进行重构,并对重构后的出力序列进行EMD分解,针对分解得到的各子序列分别建立长短期记忆神经网络模型,最后将各子序列预测模型得到的结果叠加得到风速预测值.2 部分代码clc;clear;format compact;close all;ticrng('default')%% 数
原创
2021-10-16 16:00:19
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最近在解EMMC的一个bug，发现Linux EMMC有点小复杂，先整理个文档出来吧 用的是TI 平台，仅分析MMC，不分析SD和SDIO mmc_init
[html]
view plain
copy
1. 2769 static int __init mmc_init(void)
2. 2770 {
3. 2
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2024-05-26 19:53:12
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笔者在学习EMD信号处理时，学习了一下2009年EMD提出者对EMD进行改进的算法EEMD以及后续的CEEMD、CEEMDAN，以下为学习笔记与一些思考理解。1 EMD算法存在的问题（1）模态混叠：分出的IMF涵盖频段宽，有低频的段也有高频的段，是模型没能根据时间特征有效分离不同模态分量的结果，即同一个段出现在多个IMF中的情况。（2）末端效应影响：之前笔记中特意有记录到末端处理的问题的处理，但处
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2024-08-12 17:22:51
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文章目录0 简介1 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测2 长短记忆网络3 LSTM 网络结构和原理3.1 LSTM核心思想3.2 遗忘门3.3 输入门3.4 输出门4 基于LSTM的天气预测4.1 数据集4.2 预测示例5 基于LSTM的股票价格预测5.1 数据集5.2 实现代码6 lstm 预测航空旅客数目数据集预测代码7 最后 0 简介今天学长向大家介绍LSTM基础基于LST
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2023-11-30 11:37:27
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灰色预测及其MATLAB实现(一）灰色预测是一种常规的预测手段，具有操作简便，所需数据量少等优点，一般只需有4个数据就可以进行预测。灰色预测是基于灰色系统理论的预测方法。灰色系统由我国著名学者邓聚龙教授在1982年提出，是相对于“白色模型”——完全信息透明的模型，和“黑色模型”——对信息一无所知的模型的模型概念。利用灰色系统解决的问题主要是具有不确定性的问题：信息具有模糊性，无法用数学方程精确刻画
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2024-04-19 13:05:28
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摘要：经验模态分解（EMD）的一个关键问题是改善端点效应。目前工程上已经提出了多种处理方法。在此对端点镜像方法、多项式拟合法、极值延拓法、平行延拓法和边界局部特征尺度延拓法等5种方法进行对比研究，利用分解信号与原信号的相似系数、分解信号与原信号的平均相对误差以及算法的运行时间作为端点处理方法的评价指标。仿真结果表明，极值延拓法是处理准周期信号的相对较好的EMD端点效应处理方法。 0 引言 19
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2024-03-25 15:11:51
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EMD-GRU预测 | MATLAB实现基于EMD-GRU时间序列预测（EMD分解结合GRU门控循环单元）
原创
2024-10-08 14:10:47
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目录梯度nn.Embeddingdataset和dataloader随机数梯度实验数据：x1 = torch.tensor([1, 2], dtype=torch.float, requires_grad=True)
x2 = torch.tensor([3, 4], dtype=torch.float, requires_grad=True)
x3 = torch.tensor([5, 6],
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2024-09-05 15:38:47
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一、预备知识1.1、协方差矩阵1.2、黑塞矩阵1.3、正定矩阵二、高斯混合模型2.1、标准差椭圆2.2、高斯混合模型（GMM）2.3、多元高斯混合2.4、应用场景2.5、kmeans应用2.6、基本Jensen不等式应用三、计算流程 一、预备知识1.1、协方差矩阵在高维计算协方差的时候，分母是n-1，而不是n。协方差矩阵的大小与维度相同。1.2、黑塞矩阵1.3、正定矩阵二、高斯混合模型点模式的分
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2024-10-17 18:30:57
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什么是弹性布局？用户的文字大小与弹性布局用户的浏览器默认渲染的文字大小是“16px”，换句话说，Web页面中“body”的文字大小在用户浏览器下默认渲染是“16px”。当然，如果用户愿意他可以改变这种字体大小的设置，用户可以通过UI控件来改变浏览器默认的字体大小。弹性设计有一个关键地方Web页面中所有元素都使用“em”单位值。“em”是一个相对的大小，我们可以这样来设置1em，0.5em，1.5e
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2024-06-17 20:36:56
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预测模型-灰色预测模型
原创
2023-08-18 08:37:39
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组合预测 | MATLAB实现EMD-KPCA-GRU、EMD-GRU、GRU多变量时间序列预测对比
原创
2024-03-12 10:51:39
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