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
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
时序预测 | MATLAB实现基于QPSO-GRU、PSO-GRUGRU时间序列预测
时序预测 | MATLAB实现基于PSO-GRUGRU时间序列预测对比
# 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
原创 8月前
191阅读
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
时序预测 | MATLAB实现ICEEMDAN-SSA-GRU、ICEEMDAN-GRU、SSA-GRUGRU时间序列预测对比
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
时序预测 | MATLAB实现ICEEMDAN-IMPA-GRU时间序列预测
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
58阅读
时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化GRU时间序列预测(BO-GRU/Bayes-GRU)
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进。 ?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​​​​处理​​ ​​图像处理​​ ​​路径规划​​ ​​元胞自动机​​ ​​无人机 ​​ ​​电力系统​​⛄ 内容
原创 2022-12-13 17:46:41
241阅读
本篇文章我们采用了经典的循环神经网络GRU来对我们的时序数据建模处理,作为该专栏的
原创 2023-01-26 11:59:51
3326阅读
时序预测 | KAN+GRU时间序列预测(Python)
原创 2024-07-21 21:37:35
253阅读
✅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​​​​信号处理​​ ​​图像处理​​ ​​路径规划​
原创 2022-12-17 13:49:17
348阅读
多维时序 | MATLAB实现GRU多变量时间序列预测
✅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 2023-04-20 07:19:50
140阅读
# 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 | |------|----
原创 7月前
132阅读
# Transformer 时序预测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实现一个简单的 Transformer 时序预测模型。 ## Transformer 概述 Transformer
原创 9月前
137阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5