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机器学习之心5 小时前
cnn·gru·transformer·cnn-gru·五模型分类预测
Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型分类预测Matlab实现本研究背景旨在对比不同深度学习模型在多特征分类任务上的性能。通过对比Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五种主流的深度学习模型，帮助研究者和工程师快速选择适用于自身数据特点的模型。代码支持数据预处理、模型训练、评估和可视化分析，适用于数据分类任务。
一只大侠的侠2 天前
人工智能·gru·lstm
【工业AI热榜】LSTM+GRU融合实战：设备故障预测准确率99.3%，附开源数据集与完整代码在智能制造迈向5万亿元规模的浪潮中，设备故障导致的年损失占比高达生产总值的5%-8%，传统维护模式难以应对"零停机"需求。本文聚焦工业实战场景，提出一种LSTM+GRU双向融合模型，通过互补长短时记忆特性与高效门控机制，解决多变量时序数据的故障特征捕捉难题。基于NASA电池老化与PHM轴承数据集的实验表明，该模型故障分类准确率达99.3%，剩余使用寿命（RUL）预测RMSE≤1.5，较单一模型性能提升12%-18%。全文配套完整Python+PyTorch代码与开源数据集，助力企业快速落地预测性维护，从被
岁月的眸3 天前
rnn·gru·lstm
【基于循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）算法做电池剩余寿命的思路和代码示例】下面给你一个**“基于循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）做电池剩余寿命（RUL）预测”的可直接跑的代码示例**（PyTorch 版），包含：数据→滑动窗口→RNN 模型→训练→评估→推理。你把自己的电池序列特征（电压/电流/温度/容量等）塞进去就能用。
水月wwww10 天前
人工智能·rnn·深度学习·gru·lstm·循环神经网络·文本续写
【深度学习】循环神经网络实现文本预测生成二者都是循环神经网络（RNN）的改进版本，核心解决传统RNN无法捕捉长序列依赖、易出现梯度消失/爆炸的问题，是处理文本、语音等序列数据的核心模型：
vvoennvv11 天前
python·神经网络·机器学习·gru·tensorflow·tcn
【Python TensorFlow】 TCN-BiGRU时间序列卷积双向门控循环神经网络时序预测算法（附代码）资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/92521369
HyperAI超神经13 天前
人工智能·rpc·gru·tvm
【TVM教程】设计与架构本文档适用于想要了解 TVM 架构或积极开发项目的开发者。本文档组织结构如下：本指南提供了架构的一些补充视图。首先研究端到端的编译流程，并讨论关键的数据结构和转换。这种基于 runtime 的视图侧重于运行编译器时每个组件的交互，接下来我们将研究代码库的逻辑模块及其关系。本部分将提供该设计的静态总体视图。
代码洲学长17 天前
人工智能·python·rnn·自然语言处理·gru·lstm
RNN模型01RNN的工作流程：首先会对输入的文本进行分词，然后将分词按照顺序依次进行单个的处理，每个分词的处理的处理结果分为两部分一种是当前时刻的输出和当前时刻的隐藏状态，当前时刻的输出会进行输出，当前时刻的隐藏状态会传输到下一层，后续会重复这样的步骤直到处理玩所有的特征。
零小陈上（shouhou6668889）1 个月前
qt·cnn·gru
增加PyQt5界面的交通流量预测（模型为CNN_GRU，CNN_BiGRU_ATTENTION，LSTM，Python代码）1.效果视频：增加PyQt5界面的交通流量预测（模型为CNN_GRU，CNN_BiGRU_ATTENTION，LSTM）_哔哩哔哩_bilibili）
机器学习之心1 个月前
gru·cnn-gru·nrbo-cnn-gru
NRBO-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU牛顿-拉夫逊优化算法+三模型光伏功率多变量时间序列预测对比基本介绍NRBO-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU牛顿-拉夫逊优化算法+三模型光伏功率多变量时间序列预测对比 (Matlab2020b 多输入单输出)
北京盛世宏博1 个月前
人工智能·gru·lstm
档案馆空气质量联网监控趋势分析传统系统多依赖阈值触发的被动响应，未来将转向AI 预测模型 + 动态补偿策略的主动调控模式。例如，通过 LSTM-GRU 融合模型分析历史数据与实时环境参数，提前 2-4 小时预测甲醛、VOCs 等污染物浓度变化趋势。结合数字孪生技术构建库房虚拟模型，可在实际调控前模拟不同策略的效果，如调整通风频率或净化设备功率，使湿度波动范围缩小至 ±2%，温度稳定性提升 30%。对于突发性干扰（如人员集中出入），系统可自动切换至强化调节模式，将恢复稳态时间缩短 50%。
添加shujuqudong1如果未回复1 个月前
gru
煤层气开采中的“变形记“：热流固三场耦合实战comsol热流固“三场”完全耦合模型，煤层气模型。煤层气的开采就像在高压海绵里抽气——煤岩本身会变形，温度变化会让气体体积膨胀收缩，渗流场还得跟着压力差跑。传统数值模拟总把这三兄弟分开处理，结果就是算出来的产量和实际井口数据能差出两三条街。
_codemonster1 个月前
人工智能·深度学习·gru
深度学习实战（基于pytroch）系列（三十八）门控循环单元（GRU）从零开始实现前面我们讨论了循环神经网络中的梯度计算方法。我们发现，当时间步数较大或较小时，循环神经网络的梯度容易发生衰减或爆炸。虽然梯度裁剪可以处理梯度爆炸问题，但无法解决梯度衰减的挑战。正因如此，循环神经网络在实际应用中往往难以有效捕捉时间序列中跨度较大的依赖关系。
_codemonster1 个月前
pytorch·深度学习·gru
深度学习实战（基于pytroch）系列（三十九）门控循环单元（GRU）pytorch简洁实现上一节我们已经“从零开始实现了GRU”，本节将使用PyTorch来更简洁地实现基于门控循环单元（GRU）的语言模型。
qq_17082750 CNC注塑机数采1 个月前
python·rnn·神经网络·机器学习·gru·tensorflow·tcn
【Python TensorFlow】 TCN-GRU时间序列卷积门控循环神经网络时序预测算法（附代码）资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/92418412
vvoennvv1 个月前
python·rnn·神经网络·机器学习·gru·tensorflow·tcn
【Python TensorFlow】 TCN-GRU时间序列卷积门控循环神经网络时序预测算法（附代码）资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/92418412
励志成为糕手2 个月前
人工智能·rnn·深度学习·gru·lstm
循环神经网络（RNN）：时序数据的深度学习模型🌟 你好，我是 励志成为糕手 ！ 🌌 在代码的宇宙中，我是那个追逐优雅与性能的星际旅人。 ✨ 每一行代码都是我种下的星光，在逻辑的土壤里生长成璀璨的银河； 🛠️ 每一个算法都是我绘制的星图，指引着数据流动的最短路径； 🔍 每一次调试都是星际对话，用耐心和智慧解开宇宙的谜题。 🚀 准备好开始我们的星际编码之旅了吗？
qq_17082750 CNC注塑机数采2 个月前
python·rnn·机器学习·cnn·gru·tensorflow
【Python TensorFlow】 CNN-GRU卷积神经网络-门控循环神经网络时序预测算法（附代码）资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/92371651
vvoennvv2 个月前
python·神经网络·机器学习·cnn·gru·tensorflow
【Python TensorFlow】 CNN-GRU卷积神经网络-门控循环神经网络时序预测算法（附代码）资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/92371651
木头左2 个月前
深度学习·gru·lstm
自适应门控循环单元GRU-O与标准LSTM在量化交易策略中的性能对比实验本实验聚焦于两种主流时序建模架构——带输出门控机制的改进型GRU（以下简称GRU-O）与经典LSTM网络——在金融时间序列预测任务中的差异化表现。通过构建双轨并行模型并采用相同的特征工程流程，重点考察其在捕捉市场微观结构、处理梯度消失问题及计算效率方面的优劣。实验数据选取标普500指数成分股过去三年逐笔成交数据，经滑动窗口切片后形成包含量价时空信息的多维张量输入。
机器学习之心2 个月前
cnn·gru·transformer
TCN-Transformer-GRU时间卷积神经网络结合编码器组合门控循环单元多特征分类预测Matlab实现基本介绍1.Matlab实现TCN-Transformer-GRU时间卷积神经网络结合编码器组合门控循环单元多特征分类预测，运行环境Matlab2023b及以上；