o2o电子商务网站开发与运营,广告设计公司成本核算具体到每个项目,静态网站有哪些,采集网站图片目录 预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 PyTorch实现基于Basisformer模型的锂电池SOC估计 锂电池SOC估计#xff0c;全新【Basisformer】时间序列预测 1.采用自适应监督自监督对比学习方法学习时序特征#xff1b; 2.通过双向交叉注意力机制计算历史序列和… 目录 预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 PyTorch实现基于Basisformer模型的锂电池SOC估计 锂电池SOC估计全新【Basisformer】时间序列预测 1.采用自适应监督自监督对比学习方法学习时序特征 2.通过双向交叉注意力机制计算历史序列和基准序列之间的相关系数 3.最后通过相关系数选择所需预测序列的基准从而实现高精度预测 PyTorch框架实现多输入多输出单输入单输出。 程序设计
完整程序和数据获取方式私信博主回复PyTorch实现基于Basisformer模型的锂电池SOC估计。
参考资料 [1] http://t.csdn.cn/pCWSp [2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm1001.2014.3001.5501 [3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm1001.2014.3001.5501
