T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic PredictionAbstract准确、实时的交通预测是智能交通系统的重要组成部分，对城市交通规划、交通管理和交通控制具有重要意义。然而，由于受城市路网拓扑结构和动态随时间变化规律的制约，交通预测一直被认为是一个开放的科学问题。为了同时捕获网络的时空相关性，本文提出了一种基于神经网
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2024-02-05 15:42:49
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1.关于.grad理解直接见测试代码和注释：import torch
x = torch.tensor([1, 2], dtype=torch.float32, requires_grad=True)
a = torch.tensor([3, 4], dtype=torch.float32, requires_grad=False)
w = torch.tensor([1, 2], dtype=t
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2024-01-03 20:52:28
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# 基于GRU的单步预测：PyTorch实现
随着深度学习的快速发展，长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）等递归神经网络在时间序列预测中得到了广泛应用。本文将介绍如何使用PyTorch库实现GRU进行单步预测，同时附带代码示例和可视化流程图。
## 什么是GRU？
门控循环单元（GRU）是一种特殊类型的递归神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持信息的长期依赖性。与LSTM
银行股价预测——基于pytorch框架RNN神经网络任务目标数据来源完整代码流程分析1.导包2.读入数据并做预处理3.构建单隐藏层Rnn模型4.设计超参数，训练模型5.加载模型，绘图查看模型效果 任务目标基于csv数据，建立RNN模型，预测股价数据来源自己切割的一份股价数据，无需付费直接下载，链接如下：数据集下载完整代码首先贴上完整代码，可自行理解，下文慢慢解读import pandas as
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2023-10-28 14:30:32
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Pytorch完成基础的模型目标知道Pytorch中Module的使用方法知道Pytorch中优化器类的使用方法知道Pytorch中常见的损失函数的使用方法知道如何在GPU上运行代码能够说出常见的优化器及其原理1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优
pytorch 时序预测是一种利用深度学习框架 PyTorch 进行序列数据分析和未来值预测的技术。这篇文章将详细介绍如何使用 PyTorch 进行时序预测的过程，包括参数解析、调试步骤、性能调优和生态扩展等内容。
## 背景定位
在众多行业中，时序数据预测可以帮助企业实现更精确的决策，从而减少成本和提高效率。例如，电力公司可以预测未来的电力需求以优化其发电能力。未能有效预测需求可能导致资源浪
# Pytorch进行时序预测的入门指南
时序预测是机器学习中一个重要的领域，特别是在金融、气象等时间敏感的数据领域。使用Pytorch进行时序预测非常简单，下面我会指导你从头到尾实现一个基本的时序预测模型。
## 流程概述
在开始之前，我们需要了解整个流程。以下是实现Pytorch时序预测的步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-06 04:07:45
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时序预测 | MATLAB实现基于QPSO-GRU、PSO-GRU、GRU时间序列预测
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2024-03-12 11:10:06
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时序预测 | KAN+GRU时间序列预测（Python）
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2024-07-21 21:37:35
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时序预测 | MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比
原创
2024-03-12 16:01:35
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# PyTorch 时序预测入门指南
时序预测是一种分析数据序列的方法，特别适用于金融数据、气象数据和其他时间相关数据。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，因其强大的灵活性和易用性而受到广泛欢迎。在本篇文章中，我将为刚入行的小白提供一个完整的时序预测实现流程。
## 整体流程
首先，让我们概述实现时序预测的步骤，并用表格展示整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
# PyTorch LSTM 时序预测
近年来，时序数据的分析和预测在金融市场、气象预报、健康监控等众多领域都得到了广泛的应用。长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），能够处理和预测序列数据。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现 LSTM 模型进行时序预测。
## 什么是 LSTM？
LSTM 是由 Hochreiter
# Transformer 时序预测的 PyTorch 实现
最近，Transformer 模型因其在自然语言处理（NLP）和其他序列数据任务中的出色表现而受到广泛关注。虽然最初是为文本生成和翻译设计的，但其强大的特性在时序预测中同样适用。本文将介绍如何使用 PyTorch 来实现一个简单的 Transformer 时序预测模型。
## Transformer 概述
Transformer
时序预测 | MATLAB实现ICEEMDAN-SSA-GRU、ICEEMDAN-GRU、SSA-GRU、GRU时间序列预测对比
原创
2024-03-11 14:53:06
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时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化GRU时间序列预测(BO-GRU/Bayes-GRU)
原创
2022-12-15 15:13:02
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为什么要预测预测其实就是预判，在路上行驶，我们人类驾驶员在完成超车，并道等与汽车车辆有互动的交通行为时，都会对进行互动的车辆进行预测，判断他会不会减速或者变道等。同样的，无人车也会在行驶过程中进行预测，预估其这样做会不会带来恶劣效果，能不能安全完成这个工作。预测必须保证实时和准确，这些都很好理解。如果预测结果在五分钟后才能获知，预测几乎没有意义。如果前车半个车身都进入隔壁车道了，系统仍然预测这辆车
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2024-06-13 08:39:36
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目录方式一方式二 方式一对网络模型、损失函数、训练和测试过程中的数据（输入、标签）都调用.cuda()import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Sequential, Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear
from torch.utils.data impor
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2023-08-30 15:53:07
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# 使用 PyTorch 进行时序预测的卷积神经网络模型
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）通常用于图像处理任务，但在某些时序预测任务中，它们也能展现出优异的性能。本文将介绍如何使用 PyTorch 构建一个简单的 CNN 时序预测模型，包括代码示例、模型架构，并使用 Mermaid 语法绘制序列图和状态图。
## 什么是时序预测
时序预测（Time Series Prediction）
# LSTM Attention 时序预测 PyTorch 实现指南
## 引言
LSTM（长短期记忆）模型是一种常用的循环神经网络（RNN）模型，而注意力机制能够提高模型对关键信息的关注程度。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现 LSTM Attention 模型来进行时序预测。我们假设读者已经对 Python 和 PyTorch 有一定的了解。
## 整体流程
下面是整个实现过程的步骤
原创
2023-12-14 07:06:29
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# 使用 PyTorch 实现 Transformer 时序预测
在现代深度学习中，Transformer 模型因其在序列数据处理上的表现卓越而受到广泛关注。本文将为你详细讲解如何在 PyTorch 中实现一个 Transformer 进行时序预测的代码步骤。
## 流程概述
在开始编码之前，我们需要了解一下实现流程。以下是使用 Transformer 进行时序预测的主要步骤：
| 步骤
