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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 LSTM: GRU 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序 %构建GRU网络模型
layers [ ...sequenceInputLayer(N_feature)gruLayer(N_hidden)f…目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 LSTM: GRU 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
%构建GRU网络模型
layers [ ...sequenceInputLayer(N_feature)gruLayer(N_hidden)fullyConnectedLayer(N_Rpes)regressionLayer];
% 定义训练选项
options trainingOptions(adam, ...MaxEpochs,250, ...GradientThreshold,1, ...InitialLearnRate,0.005, ...MiniBatchSize,50, ...LearnRateSchedule,piecewise, ...LearnRateDropPeriod,90, ...LearnRateDropFactor,0.2, ...Verbose,false, ...Plots,training-progress); % 初始化RMSE、MAE和MAPE
Rmse2 [];
Mae2 [];
Mape2 [];XTestIp TT(1:Num_dats1);
% 训练GRU网络模型
net trainNetwork([XTrainIp(1:end-1);XTestIp(1:end-1)],XTestIp(2:end),layers,options);
% 使用训练好的模型进行预测
[net,YPred] predictAndUpdateState(net,[XTrainIp(end);XTestIp(end)]);
numTimeStepsTest numel(YTestIp);
for i 2:numTimeStepsTest [net,YPred(:,i)] predictAndUpdateState(net,[YTrainIp(i-1);YPred(:,i-1)],ExecutionEnvironment,cpu);
end
% 对预测结果进行反归一化
YPred (Vmax2-Vmin2)*YPred Vmin2;
YTest YTestIp(1:end);
YTest (Vmax2-Vmin2)*YTest Vmin2;
% 计算RMSE、MAE和MAPE
Rmse2 (sqrt(mean((YPred-YTest).^2)))*100/(max(YTest))
Mae2 mean(abs(YPred-YTest))
Mape2 mean(abs((YPred(YTest~0)-YTest(YTest~0)))./YTest(YTest~0))*100
% 计算MAPE绝对误差
mape1 ((YPred(YTest~0)-YTest(YTest~0))./YTest(YTest~0));
% 反归一化测试集输入数据
XTestIp (Vmax2-Vmin2)*XTestIp Vmin2;
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4.算法理论概述 门控循环单元Gated Recurrent Unit简称GRU是一种用于序列建模和预测的递归神经网络RNN变体。GRU通过引入门控机制克服了传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题并在许多任务中取得了优异的性能。下面将详细介绍GRU的原理、数学公式以及其在时间序列预测中的应用。GRU是一种在长序列上具有较好表现的递归神经网络通过门控机制有效地捕捉序列中的长距离依赖关系。与长短时记忆网络LSTM相比GRU使用更少的门控单元因此参数较少更易于训练。
GRU的核心在于两个门控单元重置门Reset Gate和更新门Update Gate。
重置门r_trt用于控制是否将过去的信息纳入当前状态的计算中。更新门z_tzt用于控制过去状态和当前输入之间的权重。
GRU的状态更新公式如下 GRU在时间序列预测中具有广泛应用它可以根据过去的观测值来预测未来的值。通过对序列数据进行训练GRU可以学习到数据中的模式和趋势并用于预测时间序列的下一个步骤。例如在股票价格预测、天气预测、自然语言处理等领域中GRU被用来捕捉序列数据中的关键信息从而进行准确的预测。 总结 GRU是一种门控循环神经网络通过引入更新门和重置门的机制有效地解决了传统RNN的梯度消失问题能够捕捉序列数据中的长距离依赖关系。它在时间序列预测等任务中表现优异为处理序列数据提供了强大的工具。
5.算法完整程序工程
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