CNN or RNN（LSTM） 一、背景这次项目是导师的一个课题，大概需求是在工厂内，有许多生产设备，其设备的产出率与利润直接挂钩。因此，保证设备稳定的高产率是节约成本、提高利润的重要工作。而通常管理设备、依照当前状态，实时调整电压、电流等各相关指数通常是由专业技术人员负责，培养一个专业调控人员的成本是很高的，因此就需要一个模型能够代替人工对设备进行实时相控以保证高产率。在本
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2024-08-03 15:33:06
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深度学习应用方面繁多，涉及的知识、函数众多，本文只针对时序神经网络模型，并且是基于数据的回归问题进行阐述与解析，不涉及图像、文本等应用场景的介绍。首先是引入库引入库：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.kera
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2024-03-26 11:45:06
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TimeQuest
静态时序分析的对象包括：寄存器和寄存器之间的路径、
I/O
之间、
I/O
和寄存器之间的路径、异步复位和寄存器之间的路径。
TimeQuest
根据
Data Arrival Time
和
Data Required Time
计算出时序余量（
Slack
）。当
目录MATLAB实现NARX非线性自回归外生模型时间序列预测（预测新数据）MATLAB实现NARX非线性自回归外生模型时间序列预测（预测新数据）MATLAB可以实现NARX非线性自回归外生模型时间序列预测。具体步骤如下：收集并准备时间序列数据，包括输入和输出序列。将数据集分为训练集和测试集。构建NARX模型，设置网络结构和训练参数。可以使用MATLAB的narnet函数来创建和训练NARX网络。使
RNN定义理解RNNRNN激活函数 定义RNN（Recurrent Neural Network）循环神经网络 是一类用于处理序列数据的神经网络。 首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义，当然这里也可以不是时间，比如文字序列，但总归序列数据有一个特点——后面的数据跟前
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2024-03-20 19:38:31
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作者：石川，量信创始合伙人，清华大学学士、硕士，麻省理工学院博士；精通各种概率模型和统计方法，擅长不确定性随机系统的建模及优化。摘要：金融数据的信噪比很低，使得过拟合成为回测中的必然。本文介绍一个量化分析框架，它可以计算回测中过拟合的概率，有助于评价量化策略的有效性。1、引言：武当山上，殷素素在张翠山自刎后也随即自杀，临死前嘱咐儿子张无忌“千万不要相信漂亮的女人。越是漂亮的女人，越会骗人。”在量化
研究问题首次使用GNN去解决多元时间序列插补问题背景动机在真实场景下，时间序列数据通常是不完整的，通过插补方法来对缺失值进行填充是一项必要工作（和时间序列的预测问题相比，插补法不仅可以利用过去的事件信息，也可以利用未来的时间信息）现有方法无法有效捕捉到传感器网络中存在的非线性时间和空间依赖性，也无法充分利用关系信息两个传感器具有空间相似性不意味着物理上接近，而是说它们的数据变化比较相关考虑到图神经
随着科学技术的发展以及硬件计算能力的大幅提升，人工智能已经从几十年的幕后工作一下子跃入人们眼帘。人工智能的背后源自于大数据、高性能的硬件与优秀的算法的支持。2016年，深度学习已成为Google搜索的热词，随着最近一两年的围棋人机大战中，阿法狗完胜世界冠军后，人们感觉到再也无法抵挡住AI的车轮的快速驶来。在2017年这一年中，AI已经突破天际，相关产品也出现在人们的生活中，比如智能机器人、无人驾驶
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2024-10-25 15:17:51
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【MATLAB第82期】基于MATLAB的季节性差分自回归滑动平均模型SARIMA时间序列预测模型含预测未来一、模型介绍1、模型简介季节性差分自回归移动平均模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model, SARIMA），又称为周期性差分自回归移动平均模型，是时间序列预测常用的分析方法之一，常应用于包含趋势和季节性的单变量数据的
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2024-09-27 15:04:32
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作者 | Vachel回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（Y）和自变量（X）之间的关系，例如不同的施肥量对苗木高生长的关系、中国人的消费习惯对美国经济的影响等等。回归分析衡量自变量对因变量Y的影响能力，进而可以用来预测因变量的发展趋势。本文为大家描述时间序列的回归方法。简单来说，时间序列的回归分析需要我们分析历
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2024-05-10 09:56:37
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时序预测的结果都是一个趋势现象原因solutionother solutions时序数据预测优化1.负样本少的情况下，上采样增加某类难以预测的负样本2.工艺规律不平衡样本 现象预测的是一个序列。 在测试集中随机取20个来看，所有的预测序列都是一个趋势，但是大小有所区别。 举例图片原因目前来看是数据的问题，应该是样本不均衡，某一类样本过于多，导致模型学到的都是那种样本后面的序列的形状。 在使用另一
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2024-08-28 14:01:28
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（1）自我介绍（2）分类和回归的区别？1.从预测的角度分析，回归模型输出是连续性、线性输出，可以用一条直线较好的拟合，分类的输出是离散化的。分类模型是将回归模型的输出离散化。2.从训练的角度来看，分类模型和回归模型的目标函数不同，分类常见的是log loss,hinge loss,而回归是square loss。首先解释一下回归问题，分类问题的不同点。回归问题预测的结果是连续的值，而分类问题的预测
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2024-05-28 10:05:58
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将以实例介绍 ivregress 两阶段回归中 esttab, outreg2, asdoc 三种输出命令的优劣之处。1. 输出命令介绍1.1 esttab 命令简介新的 esttab 命令是 estout 的包装器。它的语法比 estout 简单得多，而且默认情况下，它会在 S
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2024-07-25 14:09:39
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前言： 逻辑回归是一种较为简单的分类算法。通常是将线性回归的预测值放入不同的中概率密度函数中，得到是某一类的概率，根据概率大小判断是否为某一类别。 谈到逻辑回归必然离不开线性回归，线性回归能够通过损失函数的约束与对特征的学习得到如下的公式： &
加油加油加油1.基本概念 回归问题：输出是一个连续值； 分类问题：输出是一个离散值； 线性回归假设输出与输入之间是线性关系 模型训练：通过数据来寻找特定的模型参数值，使得模型在数据上的误差尽可能小，这个过程叫做训练过程； 样本：训练集中的一个叫做一个样本； 标签：训练集中一个样本的真实输出； 特征：用来预测的因素称为特征，特征用来表示样本的特点； 损失函数：衡量预测值与 真实值之间的误差，通常我们
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2024-05-30 06:59:13
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1.一元线性回归：#一元线性回归：预测披萨的价格：数据如下： import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
#这个属性设置是让matplot画图时显示中文的标签
font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\msyh.t
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2024-03-12 17:52:05
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ARIMA（自回归移动平均模型）是一种常用的时间序列预测模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）两个概念。ARIMA模型可以用来对具有一定趋势和季节性的时间序列数据进行建模和预测。ARIMA模型的名称来源于其主要的组成部分：AR、I和MA。AR（自回归）：自回归是指将过去时刻的观测值作为预测当前时刻的值的线性组合。具体来说，AR模型使用了过去时刻的p个观测值，其中p是AR模型的阶数（orde
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2024-08-18 13:03:24
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一、从一个例子开始假设你在一家金融公司工作，老板交给你一个任务，建一个模型，用来预测一个借款人是否会违约，公司拥有一个借款人的特征数据，比如年龄。将是否违约作为标签变量y，0表示没有违约，1表示违约。在给定特征x的情况下，我们假设 y 是一个服从伯努利分布的二值随机变量。注意，这是我们做的第一个假设哦！从某种意义上讲，模型准不准，首先要看假设合不合理。我们的任务用数学语言描述就是，寻找一个模型，输
大家好,我又回来了。今天讲一讲回归。回归算法通常用于数值的预测，但是也能用来分类（通过回归计算属于各分类的概率，取其最大者），所以 weka 把回归算法归并于 分类器标签。打开 weka 在data文件夹下找到 cpu.with.vendor.arff 文件，这就是我们用来测试的样本，加载该样本。线性回归算法切换到分类器标签，在 choose 下拉框中选择 function节点下的 LinearR
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2024-03-22 16:09:58
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1.java垃圾回收算法实现原理，有两种，一个是引用计数法，一个是引用可达法。 引用计数法，每个对象有一个专门的空间维护一个引用计数器，当该对象被引用时，计数器加一，引用消失时则计数器减一，当该对象引用数为0时则回收该对象。这个算法有一个好处就是可以及时回收废弃的对象，而不用等到空间占满后在统一回收，但是其无法解决循环引用的情况。 而引用可达性分析法，则是选取一个root节点，通过该节点是否能够遍
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2024-10-08 10:45:14
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