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步态数据上的预测建模:使用LSTM将预测模型应用于时序步态数据的实验的最终结果和Python代码。 “重采样和时代测试”显示了一...
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步态数据上的预测建模:使用LSTM将预测模型应用于时序步态数据的实验的最终结果和Python代码。 “重采样和时代测试”显示了一次优化模型参数两次的第一次迭代的结果。 “批次大小和神经元测试”显示第二次测试的结果,优化了其余两个参数
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Predictive-Modeling-on-Gait-Data-master
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best_fit_results.png 28KB
__pycache__
gaitLSTM.cpython-36.pyc 6KB
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.spyproject
encoding.ini 58B
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codestyle.ini 56B
workspace.ini 323B
Batch Size and Neurons test
results 2KB
time 256B
boxplot_batch_size_neurons1.png 8KB
boxplot_batch_size_neurons4.png 8KB
boxplot_batch_size_neurons8.png 8KB
boxplot_batch_size_neurons2.png 8KB
gaitLSTM.py 8KB
.gitattributes 65B
Resampling and Epochs test
results 3KB
time 525B
boxplot_epochs_resample10.png 9KB
boxplot_epochs_resample5.png 9KB
boxplot_epochs_resample40.png 8KB
boxplot_epochs_resample30.png 9KB
boxplot_epochs_resample20.png 10KB
david240520160001-singleLegVertForceSeries.csv 63KB
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