1、文章信息《Dynamic Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Prediction: Benchmark and Solution》。这是清华大学发表在arxiv上的一篇文章，目前已经向计算机顶级期刊TKDE投稿。深度学习模型在交通预测领域的首个benchmark终于来了，重磅推荐，重磅推荐，重磅推荐！重要的话说三遍！2、摘要准确
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2024-02-19 11:10:26
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文章名称：《Long short-term memory neural network for traffic speed prediction using remote microwave sensor data》 这是北航马晓磊教授和华盛顿大学王印海教授于15年发在Part C上的一篇文章（运输科技2区，IF:3.968）,短短4年时间，创造了近年来Part C 单篇最高
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2024-02-19 19:48:06
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# 使用神经网络预测气温的流程
## 1. 数据收集
在开始预测气温之前，我们首先需要收集一些气象数据作为训练集。这些数据可以通过气象站或者相关的数据源获取。每个样本应该包含输入特征（例如日期、时间、地理位置等）和对应的输出值（即气温）。收集的数据应该具备一定的多样性，覆盖不同的地区、季节和时间段。
## 2. 数据预处理
在使用神经网络之前，我们需要对数据进行预处理，以确保其适用于训练模
原创
2023-08-17 10:44:00
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目录编辑（一）、理论部分：（二）、代码实战1.导入模块（1）、%matplotlib inline （2）、warnings.filterwarnings("ignore")2.读入数据3.展示和数据标准化（使用matplotlib画图） 1）图像风格问题：2）、把数据转化为可以构建成网络模型的数据（独热编码） 3）去除真实值（actual列），将来用模型
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2024-01-12 21:54:38
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神经网络气温预测概述导包数据读取数据预处理构建网络模型数据可视化完整代码概述具体的案例描述在此就不多赘述. 同一数据集我们在机器学习里的随机森林模型中已经讨论过.导包import numpy as npimport pandas as pdimport datetimeimport matplotlib.pyplot as pltfrom pandas.plotting import register_matplotlib_convertersfrom sklearn.preprocess
原创
2021-02-28 08:19:25
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一、Introduction假如现在我们需要预测明天的天气，我们该怎么做呢？首先我们需要采集前几天的气温、降水、云量等情况，随后对这些数据进行处理。因为是分类预测问题，最简单的数据处理方式是将所有的数据放到一个一维的向量中并投入FNN中。听起来还不错，但是有一个问题是怎么多天的各种天气数据合起来参数太多了，俺们普通人的家伙压根儿跑不起来！ 那么如何简化呢？再次审视该问题，明天
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2023-10-16 22:34:58
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本次实验中使用到的数据选择的城市是广西来宾，将会用到2011年至2021年的数据，学习的框架是tensorflow2.3.0。1.数据爬取首先我们得把数据抓取下来，这里将用到python爬虫中最常见的requests库和BeautifulSoup库，下面是数据爬取的craw.pyimport requests
from bs4 import BeautifulSoup
import numpy a
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2023-09-25 21:59:36
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Elman神经网络的matlab实现，其中Z为原始数据。本文选用的Elman神经网络是一种典型的局部回归网络，属于反馈神经网络，与前向神经网络非常相似，具有更强的计算能力，其突出优点是具有很强的优化计算和联想记忆功能。 基本的Elman神经网络由输入层、隐含层、连接层和输出层组成。Elman神经网络在结构上与BP网络相比，多了一个连接层，用于构成局部反馈。连接层的传输函数为线性函数，但多了一个延迟
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2023-09-21 03:05:42
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# 搭建PyTorch神经网络进行气温预测
## 一、引言
在本篇文章中，我将向你展示如何使用PyTorch搭建一个神经网络模型，用于气温预测。我假设你已经具备一定的编程经验，并且对Python语言有一定的了解。
## 二、整体流程
下面是整个搭建神经网络进行气温预测的流程图：
```mermaid
journey
title 搭建PyTorch神经网络进行气温预测流程
s
原创
2023-08-25 07:15:19
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第二部分 深度网络：现代实践深度前馈网络深度前馈网络，也叫做前馈神经网络或者多层感知机，是典型的深度学习模型。这种模型被称为前向的，是因为信息流过的函数，流经用于定义的中间计算过程，最终到达输出。在模型的输出和模型本身之间没有反馈连接。当前馈神经网络被扩展成包含反馈连接时，它们被称为循环神经网络。前馈神经网络被称作网络是因为它们通常用不同函数复合在一起来表示。 该模型与一个有向无环图相关联，而图描
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2023-10-25 15:19:47
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FNN网络结构：前馈神经网路是一种单向多层的网络结构，信息从输入层开始，逐层向一个方向传递，即单向传递，一直到输出层结束。前馈的意思就是指传播方向指的是前向。前馈神经网络由三部分组成：输入层（第0层），输出层（最后一层），中间部分称为隐藏层，隐藏层可以是一层，也可以是多层 。FNN如下图所示，其中圆圈是神经元。 前馈神经网络： 特点：每一层是全连接层—即
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2023-10-18 19:40:40
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门控循环单元 - GRUs (Gated Recurrent Units)先看看计算公式：\[x_e = Ex_t \\
z = \sigma(U^zx_e + W^zs_{t-1} + b^z) \\
r = \sigma(U^rx_e + W^rs_{t-1} + b^r) \\
h = tanh(U^hx_e + W^h(s_{t-1} \circ r) + b^h) \\
s_t = (1
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2023-07-06 17:17:44
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# 使用循环神经网络实现气温的预测
## 整体流程
下面是使用循环神经网络（RNN）实现气温预测的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据收集与处理 |
| 步骤二 | 数据预处理 |
| 步骤三 | 构建RNN模型 |
| 步骤四 | 模型训练 |
| 步骤五 | 模型预测 |
现在让我们逐步解释每个步骤所需要做的事情。
## 步骤一：数据收
原创
2023-08-13 18:45:55
318阅读
一、简介1 概述BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelha
原创
2022-04-08 09:29:45
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一、简介1 概述BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的 输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来
原创
2021-11-08 10:36:48
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PyTorch神经网络——torch.nn
神经网络¶
1. 概述¶
使用torch.nn包构建神经网络 nn依赖于autograd来定义模型并对其进行微分 nn.Module包含层，以及返回output的方法forward(input) 以下是对数字图像进
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2023-07-25 23:45:56
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利用NN进行简单的气温预测，数据集已上传。数据集主要字段介绍：year,moth,day,week：表示的具体的时间，因为
原创
2022-11-29 18:03:47
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三层结构模拟大脑神经活动 在实际应用中，80%～90%的人工神经网络模型是采用误差反传算法或其变化形式的网络模型。 隐藏层：信息处理过程 输入输出层：just数据的入出 权值概念先知设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定；神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向，跟训练时的数据流有一定的区别；结构图里的关键不是圆圈（代表“神经元”），而是连接线（
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2023-08-21 09:27:08
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长文预警: 共22727字注意：文末附有所有源码的地址建议：收藏后找合适时间阅读。 四、神经网络的预测和输入输出解析 神经网络的预测 预测函数predict()在上一篇的结尾提到了神经网络的预测函数predict()，说道predict调用了forward函数并进行了输出的解析，输出我们看起来比较方便的值。predict()函数和predict_one()函数的区别相信很容易从名字看出来，那就是
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2023-08-22 16:52:00
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目录1.已知知识1.1LSTM1.2.随机行走模型2 问题描述3 代码3.1.数据准备3.2.结果1.已知知识1.1LSTM指长短期记忆人工神经网络。长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的。RNN:Recurrent Neural Network 循环神经网络的计算过程
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2023-08-05 09:20:07
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