【苏州大学2023级研究生秋季机器学习期末大作业】题目要求:
![image](https://github.com/MaoDong9/sequence-feature-predicton-ML-and-DL/assets/103551781/ffd1d472-5480-481c-81e2-e63101816d5e)
We uploaded part of the code.
Due to the environment configuration and other factors, we do not guarantee that the code will run completely, but the logic of the code we can guarantee. If you have any questions, please contact me : dong_i@163.com .
**Note**:
**1)** m_model represents LSTM-Encoder-Decoder model, the models have the same train and test function;
**2)** When running, pay attention to the location of the file;
**3)** The transformer-base model was completed by another member of the group, and the other two were modeled by me. Data processing and training test functions are also done by me;
**4)** The report will be submitted after the teacher finishes grading.
some of **LSTM-Encoder-Decoder** predicted effects as follows:
![image](https://github.com/MaoDong9/sequence-feature-predicton-ML-and-DL/assets/103551781/60dffb21-c637-4266-bce9-4e4bcf09d1b7)
![image](https://github.com/MaoDong9/sequence-feature-predicton-ML-and-DL/assets/103551781/02360741-e423-4f74-9862-1176305b6ae1)
some of **transformer-base** predicted effects as follows:
![image](https://github.com/MaoDong9/sequence-feature-predicton-ML-and-DL/assets/103551781/f79e60e2-221b-45ac-8b5d-d58b2c9840b8)
![image](https://github.com/MaoDong9/sequence-feature-predicton-ML-and-DL/assets/103551781/50070089-8f00-4045-b943-78de0efa8d80)
some of **BeLSTM** predicted effects as follows:
![image](https://github.com/MaoDong9/sequence-feature-predicton-ML-and-DL/assets/103551781/425971a4-50f0-470d-bc36-4ae82d60fdd5)
![image](https://github.com/MaoDong9/sequence-feature-predicton-ML-and-DL/assets/103551781/0d87d0c0-79be-42b3-95ee-d5786525fed2)
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基于Transformer和BeLSTM模型来预测电力变压器油温的python源码.zip
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2024-04-10
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基于Transformer和BeLSTM模型来预测电力变压器油温。.zip (12个子文件)
sequence-feature-predicton-ML-and-DL-main
transformer-base
util.py 3KB
mask.py 216B
parameter_set.py 203B
m_model_transformer.py 2KB
m_train.py 4KB
dataset
test_set.csv 434KB
validation_set.csv 435KB
train_set.csv 1.23MB
m_model.py 3KB
m_model_BeLSTM.py 5KB
README.md 2KB
data_process.py 1KB
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