重慶做app開發(fā)的公司,seo優(yōu)化包括什么,成都蓉城最新消息,網(wǎng)站建設(shè)開票內(nèi)容些什么程序名稱#xff1a;基于SPDConv-BiLSTM的多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè) 實(shí)現(xiàn)平臺(tái)#xff1a;python—Jupyter Notebook 代碼簡(jiǎn)介#xff1a;構(gòu)建了基于SPDConv#xff08;空間-深度卷積#xff09;-BiLSTM#xff08;雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)#xff09;多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。對(duì)比…程序名稱基于SPDConv-BiLSTM的多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)平臺(tái)python—Jupyter Notebook代碼簡(jiǎn)介構(gòu)建了基于SPDConv空間-深度卷積-BiLSTM雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。對(duì)比了BiLSTM、CNN-BiLSTM、SPDConv-BiLSTM的預(yù)測(cè)結(jié)果。高創(chuàng)新點(diǎn)原創(chuàng)未發(fā)表注釋超詳細(xì)幾乎每行一注釋。限量。SPD-Conv先對(duì)特征圖按采樣因子切片重排將時(shí)空信息無損壓入通道維再用1×1卷積融合降維替代跳步卷積或池化實(shí)現(xiàn)下采樣不丟失細(xì)節(jié)提升小目標(biāo)與低分辨率任務(wù)性能。原文SPDConv的提出用于機(jī)器視覺領(lǐng)域現(xiàn)有大部分結(jié)合該算法的文獻(xiàn)也都是應(yīng)用于圖像識(shí)別等如結(jié)合YOLO本代碼創(chuàng)新性的將SPDConv與雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合應(yīng)用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)。SPDConv空間-深度卷積原理SPDConv 與 BiLSTM 結(jié)合做時(shí)間序列預(yù)測(cè)的核心思想是用 SPD-Conv 的無信息丟失下采樣替代傳統(tǒng)“大步長(zhǎng)卷積 / 池化”把序列壓短后再送進(jìn) BiLSTM從而既減少計(jì)算量又保留高頻細(xì)節(jié)讓雙向 LSTM 更容易學(xué)到精細(xì)動(dòng)態(tài)。傳統(tǒng)做法的痛點(diǎn)為了降低長(zhǎng)序列的計(jì)算量常見套路是先用 Conv1D(stride2) 或 MaxPool1D 把時(shí)間維減半。stride1 的卷積 / 池化會(huì) 直接扔掉 50 % 的采樣點(diǎn)導(dǎo)致高頻、小幅度但關(guān)鍵的變化信息永久丟失當(dāng)序列本身較短、信噪比低或突變頻繁時(shí)后續(xù) BiLSTM 再?gòu)?qiáng)也恢復(fù)不了已被丟棄的信息預(yù)測(cè)誤差增大。SPD-Conv 的“無損下采樣”機(jī)制把“Space-to-depth”思想搬到 時(shí)間維 → Time-to-depth (T2D)。時(shí)間維減半計(jì)算量所有原始采樣點(diǎn)都保留在通道里沒有信息丟失后續(xù)可接普通 Conv1D(kernel_size1或3) 做跨通道融合進(jìn)一步壓縮通道數(shù)。與 BiLSTM 的結(jié)合點(diǎn)整體模塊順序Input → SPD-Conv1D → BiLSTM → Dense →OutputSPD-Conv1D 負(fù)責(zé)“無損壓縮”時(shí)間維得到更短但 richer 的表示BiLSTM 在縮短后的序列上執(zhí)行 雙向時(shí)序建模捕捉長(zhǎng)期依賴因?yàn)樾蛄幸炎兌藼iLSTM 的O(T2) 計(jì)算量顯著下降可堆更多層或增大隱狀態(tài)最后全連接層把隱狀態(tài)映射為預(yù)測(cè)值。特性傳統(tǒng)Conv1Dstride1或MaxPool1DSPD-ConvTime-to-depth Conv1D下采樣方式直接跳步采樣 / 取最大或平均時(shí)間維切片重排 → 通道維拼接信息是否丟失是被跳過的時(shí)刻永久丟棄否全部采樣點(diǎn)保留在通道里輸出形狀變化T×C → (T//s)×CT×C → (T//s)×(C·s)可學(xué)習(xí)參數(shù)有Conv 權(quán)重或無Pool有1×1 或 3×1 Conv 融合通道感受野擴(kuò)展速度依賴 stride 大小等價(jià) stride無信息缺口計(jì)算量低略高通道增加后 1×1Conv 可再壓縮對(duì)高頻/小幅度信號(hào)易丟失細(xì)節(jié)保留完整細(xì)節(jié)對(duì)短序列/小目標(biāo)性能下降明顯性能更穩(wěn)健參考文獻(xiàn)《No More Strided Convolutions or Pooling:A New CNN Building Block for Low-Resolution Images and Small Objects》代碼獲取方式【原創(chuàng)代碼分享】基于融合SPDConv-GSConv-Agent Attention的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型BiLSTM - RMSE:0.1039 MAE:0.0557Conv1D-BiLSTM - RMSE:0.0996 MAE:0.0427SPD-BiLSTM - RMSE:0.0969 MAE:0.0413程序名稱基于GSConv-BiLSTM的多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)平臺(tái)python—Jupyter Notebook代碼簡(jiǎn)介構(gòu)建了基于GSConv混合標(biāo)準(zhǔn)卷積與深度可分離卷積-BiLSTM雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。對(duì)比了BiLSTM、CNN-BiLSTM、GSConv-BiLSTM的預(yù)測(cè)結(jié)果。高創(chuàng)新點(diǎn)原創(chuàng)未發(fā)表注釋超詳細(xì)幾乎每行一注釋。限量。GSConvGrouped Shuffle Convolution是一個(gè)輕量級(jí)卷積模塊可以實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)卷積SC與深度可分離卷積DSC的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)用 SC 提取全局通道關(guān)系用 DSC 提取局部空間信息再通過通道 shuffle 把兩部分輕量地融合。原文GSConv的提出用于機(jī)器視覺領(lǐng)域現(xiàn)有大部分結(jié)合該算法的文獻(xiàn)也都是應(yīng)用于圖像識(shí)別等如結(jié)合YOLO本代碼創(chuàng)新性的將GSConv與雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合應(yīng)用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)。把時(shí)間軸看成“一維空間”即可得到時(shí)間序列版 GSConv主分支采用 1D-SC大核捕獲長(zhǎng)程依賴輔助分支采用 1D-DSC小核捕獲短期波動(dòng)二者拼接后 shuffle實(shí)現(xiàn)“既省參數(shù)又保表達(dá)力”的特征增強(qiáng)。GSConv卷積原理將GSConv 與BiLSTM 結(jié)合的流程是先把原始多變量序列輸入 GSConv1D 模塊得到兼具局部細(xì)節(jié)與全局趨勢(shì)的時(shí)序特征隨后把特征送入BiLSTM由其雙向遞歸結(jié)構(gòu)進(jìn)一步建模長(zhǎng)期前后依賴最后取 BiLSTM 的末端隱藏狀態(tài)經(jīng)全連接層輸出未來時(shí)刻的預(yù)測(cè)值。GSConv 的并行卷積還可減少 BiLSTM 的層數(shù)與寬度從而顯著降低整體參數(shù)量。這種組合的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在三方面1) 計(jì)算高效——GSConv 用DSC 減少冗余卷積可并行訓(xùn)練比純 BiLSTM 更快2) 表達(dá)力強(qiáng)——顯式分離長(zhǎng)短期模式避免 LSTM 因梯度消失而遺忘長(zhǎng)期信息3) 部署友好——整體模型更小可在邊緣設(shè)備上實(shí)時(shí)運(yùn)行同時(shí)對(duì)噪聲和突變更具魯棒性。模型傳統(tǒng)BiLSTMGSConvBiLSTM特征提取依賴LSTM的遞歸結(jié)構(gòu)局部模式需通過大量參數(shù)學(xué)習(xí)顯式分離局部DSC和全局SC特征效率更高參數(shù)量LSTM參數(shù)量大尤其是多變量序列GSConv減少冗余參數(shù)DSC的輕量性整體更輕訓(xùn)練速度LSTM串行計(jì)算訓(xùn)練慢GSConv卷積并行化加速BiLSTM層數(shù)可減少長(zhǎng)短期依賴LSTM可能遺忘長(zhǎng)期模式GSConv預(yù)提取長(zhǎng)期依賴BiLSTM專注雙向整合抗噪性對(duì)高頻噪聲敏感DSC分支的局部卷積可平滑高頻噪聲參考文獻(xiàn)《Slim-neck by GSConv: A lightweight-design for real-time detector architectures》代碼獲取方式【原創(chuàng)代碼分享】基于融合SPDConv-GSConv-Agent Attention的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型GSConvBiLSTM提升效果顯著程序名稱基于CNN-Agent Attention-BiGRU的多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)平臺(tái)python—Jupyter Notebook代碼簡(jiǎn)介構(gòu)建了基于CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-Agent Attention代理注意力機(jī)制-BiGRU雙向門控循環(huán)單元多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。對(duì)比了CNN-BiGRU、CNN-Attention-BiGRU、CNN-Agent Attention-BiGRU的預(yù)測(cè)結(jié)果。高創(chuàng)新點(diǎn)原創(chuàng)未發(fā)表注釋超詳細(xì)幾乎每行一注釋。限量。Agent Attention是一種新型的注意力機(jī)制可以平衡計(jì)算效率和表示能力。通過引入一組代理令牌Agent Tokens將傳統(tǒng)的注意力模塊擴(kuò)展為一個(gè)四元組Q,A,K,V其中A代表代理令牌。這些代理令牌首先作為查詢令牌Q的“代理”從K和V中聚合信息然后再將這些信息廣播回Q。由于代理令牌的數(shù)量可以遠(yuǎn)小于查詢令牌的數(shù)量Agent Attention在保持全局上下文建模能力的同時(shí)顯著降低了計(jì)算復(fù)雜度。從理論上講Agent Attention將Softmax注意力的二次復(fù)雜度降低為線性復(fù)雜度同時(shí)通過其設(shè)計(jì)巧妙地整合了Softmax注意力的高表達(dá)能力和線性注意力的高效性。Agent Attention原理原文Agent Attention的提出用于機(jī)器視覺領(lǐng)域現(xiàn)有大部分結(jié)合該算法的文獻(xiàn)也都是應(yīng)用于圖像識(shí)別、檢測(cè)等如結(jié)合YOLO本代碼創(chuàng)新性的將Agent Attention與雙向門控循環(huán)單元結(jié)合應(yīng)用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)。BiGRU 是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN的變體結(jié)合了雙向門控循環(huán)單元GRU。GRU 是一種輕量級(jí)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元通過引入更新門和重置門來解決傳統(tǒng) RNN 的梯度消失問題。BiGRU 通過同時(shí)處理序列的正向和反向信息能夠更好地捕捉序列中的時(shí)間依賴關(guān)系。參考文獻(xiàn)《Agent Attention: On the Integration of Softmax and Linear Attention》《基于雙聚合與代理注意力的結(jié)腸息肉分割方法研究》代碼獲取方式【原創(chuàng)代碼分享】基于融合SPDConv-GSConv-Agent Attention的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型程序名稱基于非線性二次分解的Ridge-RF-XGBoost時(shí)間序列預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)平臺(tái)python—Jupyter Notebook代碼簡(jiǎn)介構(gòu)建了基于線性-非線性1次分解-非線性2次分解的嶺回歸Ridge-隨機(jī)森林RF-極端梯度提升XGBoost時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。將序列分解為線性部分、非線性部分1和非線性部分2。線性部分使用Ridge的線性擬合能力進(jìn)行預(yù)測(cè)非線性部分1使用隨機(jī)森林的非線性擬合能力預(yù)測(cè)非線性部分2使用非線性擬合能力更強(qiáng)的XGBoost預(yù)測(cè)非線性部分算法使用網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證尋找最優(yōu)的超參數(shù)組合。最終預(yù)測(cè)結(jié)果為三者之和。通過將時(shí)間序列分解為線性部分和兩個(gè)非線性部分可以充分發(fā)揮不同模型的優(yōu)勢(shì)。線性部分由嶺回歸處理非線性部分1由隨機(jī)森林處理非線性部分2由XGBoost處理。這種分解方式使得模型能夠更全面地捕捉數(shù)據(jù)中的信息提高預(yù)測(cè)精度。通過分解時(shí)間序列并分別建?？梢愿?xì)地捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。這種方法不僅提高了對(duì)周期性特征的捕捉能力還增強(qiáng)了對(duì)非周期性特征的建模能力。在多個(gè)真實(shí)世界數(shù)據(jù)集上這種分解方法實(shí)現(xiàn)了優(yōu)于現(xiàn)有最先進(jìn)方法的性能。采用將時(shí)間序列數(shù)據(jù)分割成線性與非線性組件分別進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法然后合并這兩個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果以獲得最終預(yù)測(cè)值。這樣做可以最大化利用線性和非線性模型的長(zhǎng)處。具體來說線性模型擅長(zhǎng)識(shí)別數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)和模式而非線性模型則在應(yīng)對(duì)復(fù)雜關(guān)系及波動(dòng)方面表現(xiàn)出色。通過這種分解和綜合的策略不僅能提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性還能提高模型的靈活性和穩(wěn)定性。這種方法規(guī)避了單獨(dú)使用一種模型時(shí)可能遇到的挑戰(zhàn)并且整合了兩者的優(yōu)點(diǎn)特別適合用于含有顯著趨勢(shì)以及復(fù)雜變化的時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析從而達(dá)到更加精確和可信的預(yù)測(cè)效果。XGBoost在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中具有顯著優(yōu)勢(shì)。首先其特征工程能力強(qiáng)能自動(dòng)捕捉復(fù)雜的非線性關(guān)系和特征交互無需人工手動(dòng)構(gòu)建這些復(fù)雜關(guān)系。此外XGBoost能夠提供特征重要性評(píng)分幫助識(shí)別對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果影響較大的變量為特征選擇和模型優(yōu)化提供依據(jù)。其次XGBoost的計(jì)算性能高效。支持多線程和分布式計(jì)算在處理大規(guī)模時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)可顯著加快訓(xùn)練速度。同時(shí)XGBoost在內(nèi)存使用上進(jìn)行了優(yōu)化能夠高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)避免因數(shù)據(jù)量過大導(dǎo)致的計(jì)算瓶頸。這些特性使得XGBoost在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中不僅能夠提升預(yù)測(cè)精度還能提高計(jì)算效率適用于各種復(fù)雜的時(shí)間序列預(yù)測(cè)場(chǎng)景如金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)、電力需求預(yù)測(cè)、交通流量預(yù)測(cè)等。代碼獲取方式原創(chuàng)未發(fā)表基于非線性二次分解的Ridge-RF-XGBoost時(shí)間序列預(yù)測(cè)運(yùn)行結(jié)果Optimized Random Forest parameters: {max_depth: 10, min_samples_split: 10, n_estimators: 100}Optimized XGBoost parameters: {learning_rate: 0.01, max_depth: 3, n_estimators: 100}