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??項目專欄：【深度學(xué)習(xí)時間序列預(yù)測案例】零基礎(chǔ)入門經(jīng)典深度學(xué)習(xí)時間序列預(yù)測項目實戰(zhàn)（附代碼+數(shù)據(jù)集+原理介紹）文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-428752.html
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Conv1d 的輸入數(shù)據(jù)維度通常是一個三維張量，形狀為 (batch_size, in_channels, sequence_length)，其中： batch_size 表示當(dāng)前輸入數(shù)據(jù)的批次大??； in_channels 表示當(dāng)前輸入數(shù)據(jù)的通道數(shù)，對于文本分類任務(wù)通常為 1，對于圖像分類任務(wù)通常為 3（RGB）、1（灰度）等； sequence_length 表示當(dāng)前輸
看到大家都私信要代碼，太多了發(fā)不過來，我把代碼放到github上了： github鏈接: https://github.com/JiaBinBin233/CNN1D 我的數(shù)據(jù)集是一個二分類的數(shù)據(jù)集，是一個12維的數(shù)據(jù)（第一列為標(biāo)簽列，其他的11列是屬性列） 首先看一下沒有經(jīng)過處理過的數(shù)據(jù) 輸出結(jié)果如下 原始數(shù)據(jù)是一個128行
本文介紹一種基于FPGA的1維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法加速實現(xiàn)的方案，其中為了進一步提升運算速度，除了第一層卷積采用的是普通卷積運算（CONV），其余卷積層和池化層采用的是二值化運算，即二值化的卷積與池化。 運算過程包含了卷積層、池化層、批標(biāo)準化層、全局池化、二值
預(yù)測效果 基本介紹 1.MATLAB實現(xiàn)CNN-BiGRU卷積雙向門控循環(huán)單元時間序列預(yù)測； 2.運行環(huán)境為Matlab2021b； 3.單個變量時間序列預(yù)測； 4.data為數(shù)據(jù)集，單個變量excel數(shù)據(jù)，MainCNN_BiGRUTS.m為主程序，運行即可,所有文件放在一個文件夾； 5.命令窗口輸出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指標(biāo)評價；
預(yù)測結(jié)果 基本介紹 1.Matlab實現(xiàn)CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列預(yù)測未來； 2.運行環(huán)境Matlab2018及以上，data為數(shù)據(jù)集，單變量時間序列預(yù)測； 3.遞歸預(yù)測未來數(shù)據(jù)，可以控制預(yù)測未來大小的數(shù)目，適合循環(huán)性、周期性數(shù)據(jù)預(yù)測； 4.命令窗口輸出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等評價指標(biāo)。 運行環(huán)
效果一覽 基本介紹 基于貝葉斯(bayes)優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-門控循環(huán)單元(CNN-GRU)時間序列預(yù)測，BO-CNN-GRU/Bayes-CNN-GRU時間序列預(yù)測模型?；谪惾~斯算法(bayes)優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-門控循環(huán)單元(CNN-GRU)時間序列預(yù)測，單列數(shù)據(jù)集. 1.優(yōu)化參數(shù)為：學(xué)習(xí)率，隱含層節(jié)點，正則化參數(shù)。 2
預(yù)測效果 基本介紹 時序預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN-GRU鯨魚算法優(yōu)化卷積門控循環(huán)單元時間序列預(yù)測，運行環(huán)境Matlab2020b及以上。優(yōu)化正則化率、學(xué)習(xí)率、隱藏層單元數(shù)。 1.MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN-GRU鯨魚算法優(yōu)化卷積門控循環(huán)單元時間序列預(yù)測 2.單變量時間序列預(yù)測； 3.多指標(biāo)評價，評價
效果一覽 基本描述 時序預(yù)測 | Matlab實現(xiàn)CNN-XGBoost卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合極限梯度提升樹時間序列預(yù)測。 Matlab實現(xiàn)CNN-XGBoost卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合極限梯度提升樹時間序列預(yù)測（完整源碼和數(shù)據(jù)） 1.data為數(shù)據(jù)集，單變量時間序列數(shù)據(jù)集。 2.CNN_XGBoostTS.m為主程序文件，其他為函數(shù)文件，
預(yù)測效果 基本介紹 時序預(yù)測 | Matlab實現(xiàn)SO-CNN-GRU蛇群算法優(yōu)化卷積門控循環(huán)單元時間序列預(yù)測，運行環(huán)境Matlab2020b及以上。優(yōu)化正則化率、學(xué)習(xí)率、隱藏層單元數(shù)。 1.Matlab實現(xiàn)SO-CNN-GRU蛇群算法優(yōu)化卷積門控循環(huán)單元時間序列預(yù)測； 2.單變量時間序列預(yù)測； 3.多指標(biāo)評價，評價
預(yù)測效果 基本介紹 時序預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN-BiGRU鯨魚算法優(yōu)化卷積雙向門控循環(huán)單元時間序列預(yù)測，運行環(huán)境Matlab2020b及以上。優(yōu)化正則化率、學(xué)習(xí)率、隱藏層單元數(shù)。 1.MATLAB實現(xiàn)WOA-CNN-BiGRU鯨魚算法優(yōu)化卷積雙向門控循環(huán)單元多輸入單輸出時間序列預(yù)測 2.單變量時間序列預(yù)
