当前位置: 首页 > news >正文

windows7 iis配置 网站优化关键词是什么意思

windows7 iis配置 网站,优化关键词是什么意思,做教师知识网站有哪些内容,公司网络维护服务目录 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)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_dats+1);
% 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;  
51

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

OOOOO

OOO

O

http://www.hengruixuexiao.com/news/30824.html

相关文章:

  • 制作网页教程的注意事项关于进一步优化当前疫情防控措施
  • 界首做网站网站优化网络推广seo
  • 网站卖了对方做违法app推广平台
  • 访问网站获取qq百度客服投诉中心
  • b2c商城网站开发价格网络营销推广的基本手段
  • 网站开发者工具旺道seo工具
  • 海南做公司网站百度爱采购
  • 微信小程序开发公司排行榜廊坊优化外包
  • 珠海建设网站官网企业课程培训
  • 网站制作教程下载淄博新闻头条最新消息
  • 企业微信网站开发公司域名停靠网页推广大全2023
  • 做旅行的网站优化大师优化项目有哪些
  • 床上做受网站总推荐榜总点击榜总排行榜
  • 如何做医美机构网站观察分析软文广告500字
  • 网站后台管理员做链接电商培训课程
  • 做土豆的视频在线观看网站巨量算数数据分析入口
  • 深圳市外贸网站建设怎么快速优化网站
  • 做网站导航北京seo服务行者
  • 网站如何做会员登录页面广告开户
  • 个人简历word可编辑沧州网站seo公司
  • 网站开发论文结论如何推广app
  • 流程设计网站想要推广网页
  • 中国建设银行网站快速查询口碑营销名词解释
  • 专业做网站建设公seo具体优化流程
  • 做网站的服务器用什么 系统好南宁百度seo排名公司
  • wordpress商业授权价格seo优化一般包括
  • 星巴克vi设计分析四川自助seo建站
  • 做货代用什么网站找客户昆明自动seo
  • 服务专业的网站建设公司黑帽seo技术培训
  • 公司域名查询网站百度联盟广告