使用LSTM实现未来气温的预测

#MSE：均方误差 预测值和真实值之间距离的平方和 #MAE：平均绝对误差 目标值和预测值之差的绝对值之和 monitor: 监控的数据接口，有’acc’,’val_acc’,’loss’,’val_loss’等等。正常情况下如果有验证集，就用’val_acc’或者’val_loss’。 但是因为笔者用的是5折交叉验证，没有单设验证集，所以只能用’acc’了。 min_delta：增大或减小的阈值，只有大于这个部分才算作improvement。这个值的大小取决于monitor，也反映了你的容忍程度。 例如笔者的monitor是’acc’，同时其变化范围在70%-90%之间，所以对于小于0.01%的变化不关心。 加上观察到训练过程中存在抖动的情况（即先下降后上升），所以适当增大容忍程度，最终设为0.003%。 patience：能够容忍多少个epoch内都没有improvement。这个设置其实是在抖动和真正的准确率下降之间做tradeoff。 如果patience设的大，那么最终得到的准确率要略低于模型可以达到的最高准确率。 如果patience设的小，那么模型很可能在前期抖

改进的鲸鱼优化算法IWOA

#双向LSTM加注意力机制 def BILSTM_AT(x,hidden_nodes0,hidden_nodes,input_features,output_class): x_reshape= tf.reshape(x , [-1, 1,input_features]) # 双向lstm层 with tf.variable_scope("BILSTM"): rnn_cellforword = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(hidden_nodes0), tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(hidden_nodes0)]) rnn_cellbackword = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(hidden_nodes), tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(hidden_nodes)]) outputs,_=tf.nn.bi

DCGAN生成艺术图片迷宫游戏图片.zip

class generator(nn.Module): def __init__(self): super(generator, self).__init__() self.init_size = args.input_size // 16 self.l1 = nn.Sequential(nn.Linear(args.latent_dim, (args.gf * 8) * (self.init_size ** 2))) self.main = nn.Sequential( nn.BatchNorm2d(num_features=args.gf * 8), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(in_channels=args.gf * 8, out_channels=args.gf * 4, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.B

yolo6d的骨干网络进行修改.zip

把neck改为yolov3,yolov4或者v5的pan+fpn的结构 怎么把yolov3，v4, v5的三个输出通道，去适应yolo-6d检查九个点 总的来说就是把yolo6d的骨干网络进行修改，neck尽量改成bifpn的结构 1.yolo-pose(Enhancing YOLO for Multi Person Pose Estimation Using Object Keypoint Similarity Loss): https://github.com/TexasInstruments/edgeai-yolov5 2.yolo6D(Real-Time Seamless Single Shot 6D Object Pose Prediction): https://github.com/microsoft/singleshotpose 和之前一样neck变成三通道的bifpn结构，三个输出 三个输出去检测那9个点 你只要保证正确的改成三通道bifpn结构，三通道都检测关键点，应该是有提升的，我看了很多相似的文献 linemod数据集13个类就算其中某几个类有提升平均精度也

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有问题请关注私聊，包此代码的答疑服务，基本秒回，不满意加球球包退款，可接受定制服务 需要数据请私聊 Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 0/299 0.807G 0.1237 0.01286 0.04641 16 256 Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: all 16 24 0.00535 0.0625 0.00227 0.000469 Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 1/299 0.8

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有问题请关注私聊，包此代码的答疑服务，基本秒回，不满意加球球包退款，可接受定制服 Data(GRU).py fft_CNN_BIGRU_Attention.py main5_CNN_BIGRU_Attention.py main6_SSA_CNN_BiGRU_Attention.py cnn_biGRU_attention_loss_curve.jpg CNN_BiGRU_attention预测结果.jpg cnn_biGRU_attention_model.h5 cnn_biGRU_attention_result.npz EMD.cpython-38.pyc emd_functions.cpython-38.pyc model.cpython-38.pyc model.cpython-39.pyc model1011.cpython-37.pyc SSA_Optim.cpython-37.pyc SSA_Optim.cpython-39.pyc VMD.cpython-38.pyc WOA_Optim.cpython-37.pyc WOA_Optim.cpython-39.pyc

GRU-Attention多模型比较.zip

2 对数据进行清洗，并告知清洗方法 3 将最有优的预测方案与其他方法进行比较，显示出其构建模型的优越性，例如最终，注意力机制的gru神经网络与lstm、svr、神经网络进行比较，得出注意力机制的GRU神经网络效果最好 4参与比较的模型其预测结果要以图的形式展现 wenzuoyinshiyan3 gpu-attention-mse: 6124.498347838368 gpu-attention-rmse: 78.25917420876844 gpu-attention-r2: 0.2341441452949955 lstm-mse: 131972.16113071027 lstm-rmse: 363.27972848854404 lstm-r2: -15.502845869115102 BP_mse: 4545.954265780895 BP_rmse: 67.42369216959936 BP_r2: 0.4409765028724697 SVR_mse: 6420.551494229659 有问题请关注私聊，包此代码的答疑服务，基本秒回，不满意加球球包退款，可接受定制服务

csv时序数据分类 lstm

Bidirectional(LSTM 有问题请关注私聊，包此代码的答疑服务，基本秒回，不满意加球球包退款，可接受定制服务 运行依赖环境 Anaconda==4.10.3 Python==3.8.5 Jupyterlab==3.3.2 Tensorflow==2.5.0 Keras==2.6.0 Numpy==1.19.5 Pandas==1.3.5 Matplotlib==3.5.2 启动步骤 1.启动anaconda中的jupyterlab； 2.打开test.ipynb； 依次运行四个代码块。 运行此部分需首先将文件地址改为测试时的文件地址。

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用于对视频中的动作进行分类，需要数据集请私聊 有问题请关注私聊，包此代码的答疑服务，基本秒回，不满意加球球包退款，可接受定制服务 parser.add_argument("--dataset_path", type=str, default=r"C:\Projects\视频动作识别\database7-frames", help="Path to vidio dataset") parser.add_argument("--split_path", type=str, default=r"C:\Projects\视频动作识别\database7-TrainTestlist", help="Path to train/test split")

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