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基于LSTM和GRU的上海空气质量预测研究前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。

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三种深度学习模型（GRU、CNN-GRU、贝叶斯优化的CNN-GRU/BO-CNN-GRU）对北半球光伏数据进行时间序列预测该代码实现了一个光伏发电量预测系统，采用三种深度学习模型（GRU、CNN-GRU、贝叶斯优化的CNN-GRU/BO-CNN-GRU）对北半球光伏数据进行时间序列预测对北半球光伏数据进行时间序列预测，并通过多维度评估指标和可视化对比模型性能。

基于深度学习的LSTM、GRU对大数据交通流量分析与预测的研究研究背景与意义城市交通流量的动态波动是现代智慧交通管理的重要挑战。传统的预测方法往往难以精准刻画交通流量在时间和空间上的复杂相关性，制约了交通拥堵预防和资源优化调度的有效性。基于此，本文充分利用大数据分析能力，结合深度学习技术，对交通流量的特征建模与短期预测进行了系统研究，旨在为智慧交通系统的建设提供科学支撑。

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顶级SCI极光优化算法！PLO-Transformer-GRU多变量时间序列预测，Matlab实现该MATLAB代码实现了一个多变量时间序列预测模型，结合了Transformer和GRU神经网络，并通过PLO（极光优化算法 Polar Lights Optimization (PLO)的元启发式算法。极光是一种独特的自然奇观，当来自太阳风的高能粒子在地磁场和地球大气层的影响下汇聚在地球两极时，就会发生极光。该成果于2024年8月最新发表在国际顶级JCR 1区、中科院 Top SCI期刊 Neurocomputing。）优化超参数。核心功能包括：

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利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别（基于PyTorch）在自然语言处理领域，人名分类是一个有趣且实用的任务，例如可以根据人名推测其所属的语言或文化背景。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 构建基于 RNN、LSTM 和 GRU 的人名分类模型，通过对代码的剖析，帮助大家理解这些循环神经网络在序列数据处理中的应用。

LSTM、GRU 与 Transformer网络模型参数计算LSTM 单元包含 4 个门控结构（输入门、遗忘门、候选单元、输出门）Python简化公式： LSTM_params ≈ 4 × hidden_size × (input_size + hidden_size + 1)

ubuntu24.04+5090显卡驱动安装踩坑在选择进入 try or install ubuntu 之后会出现持续黑屏现象，卡在了 booting a command list

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Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型时序预测对比Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型单变量时间序列预测对比 (Matlab2023b)

从认识AI开始-----解密门控循环单元（GRU）：对LSTM的再优化在此之前，我已经详细介绍了RNN和LSTM，RNN虽然在处理序列数据中发挥了重要的作用，但它在实际使用中存在长期依赖问题，处理不了长序列，因为RNN对信息的保存只依赖一个隐藏状态，当序列过长，隐藏转态保存的东西过多时，它对于前面的信息的抽取就会变得困难。为了解决这个问题，LSTM被提出，它通过设计复杂的门控机制以及记忆单元，实现了对信息重要性的提取：因为在现实中，对于一个序列来说，并不是序列中所有的信息都是同等重要的，这就意味着模型可以只记住相关的观测信息即可，但LSTM因为过多的门控机制与记忆单元，导致

RNN & GRU & LSTM 模型理解一、RNN1. 在RNN中，二、GRU1. GRU是为了解决RNN 梯度消失引入的改良模型，2. GRU 通过门控 Gamma_r Gamma_u 两个变量，实现了对于过往记忆的筛选：这种机制使得GRU能够灵活地决定何时“忘记”过去的信息以及何时“记住”新的信息，从而有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。

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SHAP分析！Transformer-GRU组合模型SHAP分析，模型可解释不在发愁！基于SHAP分析的特征选择和贡献度计算，Matlab2023b代码实现；基于MATLAB的SHAP可解释Transformer-GRU回归模型，敏感性分析方法。详细介绍

拓端研究室TRL

CNN-LSTM、GRU、XGBoost、LightGBM风电健康诊断、故障与中国银行股票预测应用实例原文链接：tecdat.cn/?p=41907分析师：Duoming Zhu在数据驱动决策的时代浪潮下，如何从海量时序数据中挖掘价值、构建高可靠性预测模型，成为数据科学家们亟待攻克的核心命题。我们在过往服务客户的咨询项目中，深度聚焦于风电健康诊断与金融市场预测两大领域，通过将深度学习与传统机器学习算法创新性融合，成功搭建了兼具理论深度与实践价值的解决方案（点击文末“阅读原文”获取完整代码、数据、文档）。

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Transformer四模型回归打包（内含NRBO-Transformer-GRU、Transformer-GRU、Transformer、GRU模型）1.【JCR一区级】Matlab实现NRBO-Transformer-GRU多变量回归预测，牛顿-拉夫逊算法优化Transformer-GRU组合模型（程序可以作为JCR一区级论文代码支撑，目前尚未发表）；

门控循环单元（GRU）目标：在保留LSTM长程记忆能力的前提下，简化网络结构核心创新：z t = σ ( W z ⋅ [ h t − 1 , x t ] + b z ) z_t = \sigma(W_z \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_z) zt=σ(Wz⋅[ht−1,xt]+bz)

James. 常德 student

门控循环单元（GRU）H ~ t = tanh ⁡ ( X t W x h + ( R t ⊙ H t − 1 ) W h h + b h ) , \tilde{\mathbf{H}}_t = \tanh(\mathbf{X}_t \mathbf{W}_{xh} + \left(\mathbf{R}_t \odot \mathbf{H}_{t-1}\right) \mathbf{W}_{hh} + \mathbf{b}_h), H~t=tanh(XtWxh+(Rt⊙Ht−1)Whh+bh), 要是没有 R t R_t Rt 的

【论文阅读21】-PSOSVM-CNN-GRU-Attention-滑坡预测（2024-12）这篇论文主要提出并验证了一种新型的混合智能模型（PSOSVM-CNN-GRU-Attention），用于准确预测滑坡的点位移，并构建可靠的位移预测区间。通过对Baishuihe滑坡和Shuping滑坡的案例分析，展示了该模型的出色性能。

基于CNN-LSTM-GRU的深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）求解移动机器人路径规划，MATLAB代码深度Q网络（DQN）是深度强化学习领域的里程碑算法，由DeepMind于2013年提出。它首次在 Atari 2600 游戏上实现了超越人类的表现，解决了传统Q学习在高维状态空间中的应用难题。DQN在机器人路径规划领域展现出巨大潜力，能够帮助机器人在复杂环境中找到最优路径。

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聚划算！CNN-GRU、CNN、GRU三模型多变量回归预测聚划算！CNN-GRU、CNN、GRU三模型多变量回归预测 (Matlab2023b 多输入单输出)1.程序已经调试好，替换数据集后，仅运行一个main即可运行，数据格式为excel!!!

Seq2Seq - GRU补充讲解nn.GRU 是 PyTorch 中实现门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）的模块。GRU 是一种循环神经网络（RNN）的变体，用于处理序列数据，能够更好地捕捉长距离依赖关系。

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ABC-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、ABC-CNN-GRU和CNN-GRU四类对比模型多变量时序预测本研究针对多变量时间序列预测任务，提出了一种融合人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）与深度学习的混合优化框架，并系统构建了ABC-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、ABC-CNN-GRU和CNN-GRU四类对比模型。其中，人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法，其直观背景来源于蜂群的采蜜行为，蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动，并实现蜂群