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crpmatlab代码-LZ-NN-code:LZ-NN-代码
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2021-06-07
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crp matlab代码介绍 化学物理期刊论文正式执行:《》。 在这个项目中,我们通过 LSTM 和 Narnet 预测了 2D/3D 中的 LZ 数据。 如果有错误,请打开一个问题。 依赖关系 对于 MATLAB,您应该安装“神经网络时间序列”工具箱。 对于 Python,请在下面找到依赖项。 MATLAB-Narnet: 运行代码的步骤: 以 pabc06 为例。 将训练好的神经网络文件(network_test.mat)复制到“code”文件夹中,以替换文件夹中的原始文件(也称为network_test.mat)。 双击文件夹“code”中的文件(predict.m)以使用MATLAB打开该文件。 更改文件(predict.m)中的参数。 参数可以在文件“/Networks&Parameters in predict.m/pabc06/06.txt”中找到。 代码的第一个模块中有6个参数需要更改(已注释为“更改参数”)。 运行代码,您将看到包含预测线的图形。 train_combined.m 文件用于训练神经网络。 Python3-LSTM: 要求:Python3、tensorf
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LZ-NN-code-master.zip (56个子文件)
LZ-NN-code-master
MATLAB-Narnet Code
data for draw
pabc03
untrain_03.csv 64KB
train_03.csv 35KB
predict_03.csv 12KB
origin_03.csv 9KB
pabc09
train_09.csv 33KB
predict_09.csv 15KB
untrain_09.csv 62KB
origin_09.csv 10KB
pabc06
origin_06.csv 10KB
train_06.csv 33KB
untrain_06.csv 63KB
predict_06.csv 15KB
pabc12
train_12.csv 36KB
predict_12.csv 13KB
untrain_12.csv 59KB
origin_12.csv 9KB
Networks&Parameters in predict.m
pabc03
network_test.mat 32KB
03.txt 791B
pabc09
network_test.mat 37KB
09.txt 787B
pabc06
network_test.mat 16KB
06.txt 506B
pabc12
network_test.mat 13KB
12.txt 787B
code
train_combined.m 2KB
sigmaz_a0p05_T0p01_s1_d0p1_.dat 20KB
network_test.mat 16KB
train_combined.asv 2KB
pabc12.txt 293KB
pabc03.txt 293KB
pabc09.txt 293KB
pabc06.txt 293KB
predict.asv 1KB
predict.m 1KB
ReadMe.txt 714B
images
3D Framework.png 330KB
3D Prediction.png 125KB
2D Prediction.png 99KB
Title.png 207KB
Python-LSTM
lstm.py 7KB
lstm_multi.py 6KB
ReadMe.txt 70B
period_trend_A.csv 27KB
data
period_trend_1.csv 26KB
pabc00-12.csv 839KB
period_trend_1.xlsx 41KB
pab_1-100.csv 5.24MB
multivariate_periods.csv 7KB
period_trend.csv 8KB
period_trend_A.csv 27KB
period_trend_B.csv 48KB
pab_1-100tran_1.csv 5.15MB
pabc06.csv 127KB
period_trend_2.csv 47KB
period_trend_B.csv 48KB
README.md 3KB
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