dbm、gdbm、dbhash、bsddb、dumbdb 模块，都是操作数据库文件的模块，打开后都会返回对应数据库类型对象，类似字典，有许多操作和字典操作相同，键和值都是以字符串形式保存。dbm 是简单的数据库接口提供 unix 下“(n)dbm”接口，gdbm 是 GNU 系统的数据库接口实现，dbhash 是 BSD 数据库接口实现，bsddb 是 Berkeley 数据库接口实现，dumbd
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2024-03-05 15:31:24
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-08-21 13:09:15
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原创
2023-08-23 20:11:40
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目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献??4 Matlab代码?1 概述精确高效的降水预测模型可以更好地反映未来的气候，为管理决策提供重要参考，帮助人们为未来的恶劣天气做好准备。深度信念网络，DBN，Deep Belief Nets，神经网络的一种。既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。从非监督学习来讲，
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2024-05-30 22:06:12
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1 简介随着智能燃气管网建设工作的飞速发展,负荷预测工作越来越重要。短期负荷预测是城市燃气系统的一项基础工作,其数据对项目规划、运行调度、管网维修以及工程技术分析都具有根本意义,因此寻求有效的短期负荷预测方法以提高预测精度是非常重要的。本文首先深入分析了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法在正常采样率条件下分解结果中可能存在虚假模态分量,而通过傅立叶
原创
2022-02-11 21:59:16
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# 如何实现DBN风速预测python
## 概述
在本文中，我将指导您如何使用深度置信网络（DBN）来进行风速预测。DBN是一种深度学习模型，可以用于处理时间序列数据，如气象数据。我们将使用Python编程语言和相应的库来实现这个任务。
### 步骤概览
下面是我们将要执行的步骤的概览，我们将按照这些步骤一步一步地实现DBN风速预测。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
原创
2024-05-16 06:57:58
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时间序列预测法按时间先后顺序排到所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。回归分析预测法
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2023-12-26 10:21:53
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# 实现DBN模型的Python代码实现
## 整体流程
```mermaid
journey
title DBN模型实现流程
section 准备数据
PrepareData(准备数据)
section 构建模型
BuildModel(构建模型)
section 训练模型
TrainModel(训练模型)
原创
2024-02-28 06:49:47
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# 使用 CNN-LSTM 实现时序预测的步骤
在深度学习领域，结合卷积神经网络 (CNN) 和长短时记忆网络 (LSTM) 的模型，能够在时序数据上取得优异的表现，尤其是图像序列或有多个特征通道的数据。接下来，我将通过一个简单的指南帮助你实现 CNN-LSTM 时序预测的 Python 代码。这篇文章将涵盖整个流程，并提供详细的代码注释。
## 实现步骤
我们可以将实现的过程分为以下几个步
第一次参加竞赛，评测新冠疫情未来预测。 给该地区历史几个月的新冠新增数据，然后预测未来一周的新冠。 官方给的历史数据如下：后面采用的是LSTM进行预测，PyTorch实现：class LSTMpred(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_dim):
super(LSTMpred, self).__init__(
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2023-10-26 14:26:47
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# Python实现Prophet时序预测
在数据科学和机器学习的领域，时序预测是一个重要的任务。Facebook的Prophet是一个强大的工具，可以帮助我们对时间序列数据进行预测。本文将为刚入行的小白详细介绍如何使用Python实现Prophet时序预测，并分步骤解释每一步的具体操作及所需代码。
## 流程概述
下面是实现时序预测的基本流程：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
|---
原创
2024-09-15 04:00:31
181阅读
1 简介为了提高短期光伏发电预测的准确性,文中采用深度置信网络(DBN)建立了各模型函数的预测模型.通过分析各模型函数的特征,建立了光伏发电模型的功率预测.传统的基于神经网络的功率预测难以训练多层网络,影响其预测精度.DBN采用无监督贪婪逐层训练算法构建了一个在回归预测分析中具有优异性能的多隐层网络结构,已成为深度学习领域的研究热点.DBN连接权重采用结合粒子群优化算法优化,避免出现由随机初始化导
原创
2022-01-04 21:42:32
1024阅读
# 如何在 Python 中实现 DBN（深度置信网络）
在这篇文章中，我们将一起学习如何在 Python 中实现深度置信网络（DBN）。DBN 是一种深度学习模型，主要用于无监督学习和特征提取。以下是实现 DBN 的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的库 |
| 2 | 导入库 |
| 3 | 定义 DBN 类 |
|
原创
2024-09-26 08:18:18
28阅读
# 使用 Python 实现深度置信网络 (DBN)
深度置信网络（Deep Belief Network, DBN）是一种无监督学习的深度学习模型，可以用于特征提取和生成模型。本文将引导刚入行的小白逐步实现 DBN 的 Python 代码。我们将通过表格展示整个流程，并逐步讨论每一步的代码实现。
## 1. 流程概述
首先，我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
# Python实现DBN
## 1. 概述
在本篇文章中，我将教会你如何使用 Python 实现深度置信网络（DBN）。DBN 是一种概率生成模型，由多个受限玻尔兹曼机（RBM）组成，常用于特征提取和分类任务。在接下来的内容中，我会详细介绍实现 DBN 的步骤，并给出相应的代码示例。
## 2. 实现步骤
### 步骤概览
以下是实现 DBN 的整体流程：
```mermaid
pie
原创
2024-04-16 03:35:07
83阅读
当需要根据已有的时间序列数据，预测未来多个时刻的状态时，被称之为时间序列多步预测。 时间序列多步预测有五种策略，分别为： 1、直接多步预测（Direct Multi-step Forecast） 2、递归多步预测（Recursive Multi-step Forecast） 3、直接递归混合预测（Direct-Recursive Hybrid Forecast） 4、多输出预测（Multiple
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2023-07-19 22:13:58
278阅读
1. 写在前面今天分享的这篇文章是2017年发表在Nips上的一篇文章，来自于清华的团队。是论文阅读系列的第二篇文章，这篇文章是在ConvLSTM的基础上进行改进的一个版本，所以如果想学习这篇文章，需要先搞懂ConvLSTM的工作原理，可以参考这篇博客：时空序列预测之Convolutional LSTM Network，这是时空序列学习很重要的一种结构，但是存在的问题就是像本篇论文提到的：记忆状态
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2024-04-02 11:01:22
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1 模型为提高天气研究和预报(Weather Research and Forecasting,WRF)数值模式风速预报的准确度,引入深度置信网络(Deep Belief Nets,DBN),构建了基于WRF数值模型的DBN风速预测模型.利用WRF数值模式进行风速预报,将预报结果与70m高的测风塔实际数据作为网络的输入对深度信念网络进行逐层训练,在Matlab平台上建立DBN风速预测模型并进行仿真
原创
2021-10-16 15:42:08
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时间序列预测 预测时间段by Kirill Dubovikov 通过基里尔·杜博维科夫(Kirill Dubovikov) (How to rock your next time series forecasting project)Time series forecasting is a task of great importance. It has a wide variety of app
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2024-10-15 15:11:12
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XGBoost是用于分类和回归问题的梯度提升集成方法的一个实现。XGBoost是为表格式数据集的分类和回归问题而设计的，也可以用于时间序列预测。通过使用滑动时间窗口表示，时间序列数据集可以适用于有监督学习。下面我们一起来学习下：1、xgboost安装：pip install xgboost也可以使用scikit-learn API中的XGBRegressor包装类2、例子讲解让我们用一个例子来具体
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2024-01-08 19:30:18
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