基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测
目录
背影
摘要
LSTM的基本定义
LSTM实现的步骤
BILSTM神经网络
基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测
完整代码：基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89114989
效果图
结果分析
展望
参考论文
背影
基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测，长短期神经网络是一种改进党的RNN神经网络，克服了梯度爆炸的问
摘要
LSTM原理，基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测
LSTM的基本定义
LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。
图1底下是四个S函数单元，最左边函数依情况可能成为区块的input，右边三个会经过gate决定input是否能传入区块，左边第二个为input gate，如果这里产出近似于零，将把这里的值挡住，不会进到下一层。左边第三个是forget gate，当这产生值近似于零，将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate，他可以决定在区块记忆中
相关文章：
基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测 完整代码：基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/d…...
智能售货机：引领便捷生活
智能售货机：引领便捷生活 在这个科技迅速进步的时代，便捷已成为生活的必需。智能售货机作为技术与便利完美结合的产物，正逐渐改变我们的购物方式，为都市生活增添新的活力。 智能售货机的主要优势是它的极致便利性。不论是在地铁…...
正向代理和反向代理
正向代理和反向代理是网络中常见的两种代理方式，它们在网络通信中扮演着不同的角色。 正向代理： 正向代理是代理服务器位于客户端和目标服务器之间的一种代理方式。 客户端向代理服务器发送请求，然后代理服务器将请求转发给目标服务器&…...
kimichat使用技巧：用语音对话聊天
kimichat之前是只能用文字聊天的，不过最近推出了语音新功能，也可以用语音畅快的对话聊天了。 这个功能目前支持手机app版本，所以首先要在手机上下载安装kimi智能助手。已经安装的，要点击检查更新，更新到最新的版本。 …...
机器学习-09-图像处理02-PIL+numpy+OpenCV实践
总结 本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中图像处理技术。 参考 【人工智能】PythonOpenCV图像处理（一篇全） 一文讲解方向梯度直方图（hog） 【杂谈】计算机视觉在人脸图像领域的十几个大的应用方向&…...
应急响应-战前反制主机HIDSElkeid蜜罐系统HFish
知识点 战前-反制-平台部署其他更多项目： https://github.com/birdhan/SecurityProduct HIDS：主机入侵检测系统，通常会有一个服务器承担服务端角色，其他主机就是客户端角色，客户端加入到服务端的检测范围里ÿ…...
C#：24小时制和12小时制之间的转换
任务描述 本关任务：编写一个程序，利用求余运算完成24小时制和12小时制之间的转换。 注意：要求输入的数字是0到24之间的整数。 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试： 测试输入：4 预期输出： 现在是上午4…...
说说TCP为什么需要三次握手和四次挥手？
文章目录 一、三次握手为什么不是两次握手? 二、四次挥手四次挥手原因 三、总结参考文献 一、三次握手 三次握手（Three-way Handshake）其实就是指建立一个TCP连接时，需要客户端和服务器总共发送3个包 主要作用就是为了确认双方的接收能力和…...
STM32 串口接收定长，不定长数据
本文为大家介绍如何使用 串口 接收定长 和 不定长 的数据。 文章目录 前言一、串口接收定长数据1. 函数介绍2.代码实现 二、串口接收不定长数据1.函数介绍2. 代码实现 三，两者回调函数的区别比较四，空闲中断的介绍总结 前言 一、串口接收定长数据 1. 函…...
C++设计模式|0.前言
1.什么是设计模式？ 简答来说，设计模式就是一套好用的代码经验总结，也就是怎么写好代码的方法论。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、提高代码的可靠性。 2.设计模式的分类 设计模式可以分为三类：创建型、…...
[蓝桥杯] 岛屿个数（C语言）
提示： 橙色字体为需要注意部分，红色字体为难点部分，会在文章“重难点解答”部分精讲。 题目链接 蓝桥杯2023年第十四届省赛真题-岛屿个数 - C语言网 题目理解 这道题让我们求岛屿个数，那么我们就应该先弄懂，对于一…...
Apache Storm的详细配置
Apache Storm的详细配置主要涉及以下几个方面： Zookeeper配置：Apache Storm使用Zookeeper来进行协调和配置管理。你需要配置Zookeeper集群的连接信息，包括Zookeeper服务器的主机和端口。 Storm Nimbus配置：Nimbus是Storm的主节点，负责分配任务给各个工作节点。你需要配置N…...
kylin v10 php源码安装后配置nginx
银河麒麟V10 源码编译安装php7.4 下载地址 https://www.php.net/distributions/php-7.4.33.tar.xz 安装依赖包，准备编译 dnf install libxml2-devel sqlite-devel bzip2-devel libcurl-devel libjpeg-turbo-devel freetype-devel openldap-devel libtool-devel p…...
)
【01背包】滚动数组优化实现一维01背包DP(对比朴素写法)
01背包 代码 背包问题的滚动数组优化版本建议在完全弄懂了普通的二维01背包问题后再进行食用，不然会出现消化不良的症状… 我们可以将背包问题中DP数组的下标看作成两个集合 下面对比两种不同实现方法的区别： 朴素二维DP版本 使用dp[不超过i的物品集合]…...
深度学习500问——Chapter07：生成对抗网络（GAN）（2）
文章目录 7.2 GAN的生成能力评价 7.2.1 如何客观评价GAN的生成能力 7.2.2 Inception Score 7.2.3 Mode Score 7.2.5 Wasserstein distance 7.2.6 Frchet Inception Distance (FID) 7.2.7 1-Nearest Neighbor classifier 7.2.8 其他评价方法 7.3 其他常见的生成式模型有哪些 7.…...
A13 STM32_HAL库函数 之 HAL-ETH通用驱动 -- B -- 所有函数的介绍及使用
A13 STM32_HAL库函数 之 HAL-ETH通用驱动 -- B -- 所有函数的介绍及使用 1 通用定时器（TIM）预览1.11 HAL_ETH_TxCpltCallback1.12 HAL_ETH_RxCpltCallback1.13 HAL_ETH_ErrorCallback1.14 HAL_ETH_ReadPHYRegister1.15 HAL_ETH_WritePHYRegister1.16 HAL…...
Qotom Q720G5英特尔赛扬处理器N4000高性价比无风扇迷你电脑5网口软路由防火墙
在数字时代，迷你电脑已经成为高效、灵活的解决方案，无论是个人用户还是企业用户，都能从中受益。Qotom Q720G5 无风扇迷你电脑就是这样一款强大的选择，它不仅可以作为软路由、防火墙和路由器，还有着更多的潜力等待发掘。…...
如何了解数字化和信息化的区别？
在数字化浪潮席卷全球的今天，企业如何乘风破浪、实现转型升级？ 数字化和信息化，这两个看似相似却各有千秋的概念，一直被人们拿来对比。 下面就来讲一讲我的理解： 从简单了说： “信息化”可以理解为传统数…...
CTF-SHOW SSRF
web351 存在一个flag.php页面，访问会返回不是本地用户的消息，那肯定是要让我们以本地用户去访问127.0.0.1/flag.php web352 代码中先判断是否为HTTP或https协议，之后判断我们传入的url中是否含有localhost和127.0.0，如果没有则…...
客户端传日期格式字段（String）,服务端接口使用java.util.Date类型接收报错问题
客户端传日期格式字段（string）,服务端接口使用java.util.Date类型接收报错问题 问题演示第1种：客户端以URL拼接的方式传值第2种：客户端以body中的form-data方式提交第3种 客户端以Body中的json方式提交 问题解决（全局解…...
未来机器人的大脑：如何用神经网络模拟器实现更智能的决策？
编辑：陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑：如何用神经网络模拟器实现更智能的决策？RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战，在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...
Ubuntu系统下交叉编译openssl
一、参考资料 OpenSSL&&libcurl库的交叉编译 - hesetone - 博客园 二、准备工作 1. 编译环境 宿主机：Ubuntu 20.04.6 LTSHost：ARM32位交叉编译器：arm-linux-gnueabihf-gcc-11.1.0 2. 设置交叉编译工具链 在交叉编译之前&#x…...
uni-app学习笔记二十二---使用vite.config.js全局导入常用依赖
在前面的练习中，每个页面需要使用ref，onShow等生命周期钩子函数时都需要像下面这样导入 import {onMounted, ref} from "vue" 如果不想每个页面都导入，需要使用node.js命令npm安装unplugin-auto-import npm install unplugin-au…...
2024年赣州旅游投资集团社会招聘笔试真
2024年赣州旅游投资集团社会招聘笔试真 题 ( 满 分 1 0 0 分 时 间 1 2 0 分 钟 ) 一、单选题(每题只有一个正确答案，答错、不答或多答均不得分) 1.纪要的特点不包括()。 A.概括重点 B.指导传达 C. 客观纪实 D.有言必录 【答案】: D 2.1864年，()预言了电磁波的存在，并指出…...
Spring Boot面试题精选汇总
🤟致敬读者 🟩感谢阅读🟦笑口常开🟪生日快乐⬛早点睡觉 📘博主相关 🟧博主信息🟨博客首页🟫专栏推荐🟥活动信息 文章目录 Spring Boot面试题精选汇总⚙️ **一、核心概…...
自然语言处理——Transformer
自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息，但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN，但是…...
中关于正整数输入的校验规则)
Element Plus 表单(el-form)中关于正整数输入的校验规则
目录 1 单个正整数输入1.1 模板1.2 校验规则 2 两个正整数输入（联动）2.1 模板2.2 校验规则2.3 CSS 1 单个正整数输入 1.1 模板 <el-formref"formRef":model"formData":rules"formRules"label-width"150px"…...
ip子接口配置及删除
配置永久生效的子接口，2个IP 都可以登录你这一台服务器。重启不失效。 永久的 [应用] vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0修改文件内内容 TYPE"Ethernet" BOOTPROTO"none" NAME"eth0" DEVICE"eth0" ONBOOT&q…...
: 一刀斩断视频片头广告)
快刀集(1): 一刀斩断视频片头广告
一刀流：用一个简单脚本，秒杀视频片头广告，还你清爽观影体验。 1. 引子 作为一个爱生活、爱学习、爱收藏高清资源的老码农，平时写代码之余看看电影、补补片，是再正常不过的事。 电影嘛，要沉浸，…...
探索Selenium：自动化测试的神奇钥匙
目录 一、Selenium 是什么1.1 定义与概念1.2 发展历程1.3 功能概述 二、Selenium 工作原理剖析2.1 架构组成2.2 工作流程2.3 通信机制 三、Selenium 的优势3.1 跨浏览器与平台支持3.2 丰富的语言支持3.3 强大的社区支持 四、Selenium 的应用场景4.1 Web 应用自动化测试4.2 数据…...